Pandas中如何在def函数中实现带灵活参数的if条件逻辑

为什么第二种写法不符合预期？ #

你在第二种写法里提前把x = df['mark']、y = df['value']、z = df['score']赋值为整个DataFrame的列（Series类型）。当使用df.apply(frml, axis=1)按行执行函数时，frml里的(x > 3) and (y > 30)是对整列做判断，得到的是一个包含多个布尔值的Series，而非当前行的单个True/False。在Python的布尔判断中，非空的Series会被视为True，所以所有行都会执行return z * 10，自然和预期输出不符。

实现灵活参数的正确写法 #

要让判断逻辑里的列名可灵活修改，应该把列名作为参数传入函数，而非提前绑定整列。修改后的代码如下：

def frml(row, col_mark, col_value, col_score):
    if (row[col_mark] > 3) and (row[col_value] > 30):
        return row[col_score] * 10
    else:
        return row[col_score] * 2

# 调用时传入要使用的列名，可随时修改
df['test1'] = df.apply(frml, axis=1, args=('mark', 'value', 'score'))

这样如果后续需要更换判断的列，比如用new_mark代替mark，只需要修改args里的参数即可，完全满足灵活修改的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stvlam22