如何将DataFrame列中每个值代入公式并生成结果列？

需求说明 #

给定如下结构的DataFrame：

需为每列的每个数值x计算y值，公式为：
y = ((maximum - minimum)**2) + ((x - 10)**2)
其中maximum是对应列的最大值，minimum是对应列的最小值。

实现代码 #

使用Pandas可高效完成该计算，代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
    'Column 1': [-0.01784, 36.50000, -187.03982],
    'Column 2': [90.12232, 1.32003, -1.09322],
    'Column 3': [0.12323, 30.10937, -3.20091]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义计算函数，接收列数据并返回计算结果
def compute_y(col):
    col_max = col.max()
    col_min = col.min()
    return (col_max - col_min)**2 + (col - 10)**2

# 应用函数到每一列，保留5位小数匹配预期精度
result_df = df.apply(compute_y).round(5)

运行结果 #

执行代码后，result_df的输出与预期完全一致：

说明 #

• df.apply()会遍历DataFrame的每一列，将列数据传入自定义函数compute_y
• 函数内先获取当前列的最大值和最小值，再严格按照公式计算每个x对应的y
• 使用round(5)统一保留5位小数，确保结果精度与预期匹配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anna Shevtsova