遍历DataFrame列名创建新DataFrame时TypeError报错的技术咨询

嘿，这个报错的原因很明确——你一开始把new_df初始成了列表[]，但列表只能用整数或者切片来索引，根本没法用列名（字符串）当索引，所以new_df[name]自然就抛出TypeError了。哪怕改成new_df[[name]]也没用，因为列表依然不支持这种索引方式。

下面给你两种靠谱的解决办法，按需选择：

方法1：用字典过渡（直观易理解） #

把new_df初始化为空字典，字典允许用字符串作为键，正好对应列名。循环处理完所有列后，再把字典转换成DataFrame：

import pandas as pd

new_df = {}  # 这里换成字典，不是列表！
for name in df.columns:  # 用df.columns迭代列名更清晰，和for name in df效果一致
    result = my_function(vector1, df[name])
    new_df[name] = function2(result)
# 最后将字典转为DataFrame
new_df = pd.DataFrame(new_df)

方法2：用Pandas原生的apply（更简洁高效） #

如果你想摆脱循环，用更符合Pandas风格的写法，apply函数可以直接对每一列执行自定义逻辑，代码更短，效率也更高：

new_df = df.apply(lambda col: function2(my_function(vector1, col)), axis=0)

这里axis=0表示按列处理，col就是每一列的Series对象，完美匹配你的my_function参数需求。

这样处理后，就能得到你想要的、以原列名为列名的新DataFrame啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex