如何在Pandas中调用带另一列参数的函数添加新列？

我有一个包含supplier_code列的DataFrame：

我想添加新列Supplier Balance，通过将supplier_code作为参数调用函数实现。所用函数为：

get_balance_on(party_type="Supplier", party="V1001")

该函数会返回单个供应商的余额。我尝试了以下代码，但出现索引相关错误：

df["balance"] = get_balance_on(party_type="Supplier", party=df["supplier_code"])

问题出在get_balance_on函数只能接受单个供应商编码（字符串类型），但你直接传入了整个supplier_code列（Series对象），函数无法处理这种批量输入，所以报错。

你可以用Pandas的apply方法，逐行对supplier_code列的每个值调用函数：

df["Supplier Balance"] = df["supplier_code"].apply(
    lambda x: get_balance_on(party_type="Supplier", party=x)
)

如果函数调用比较耗时，还可以用swifter库来加速（需要先安装swifter）：

import swifter

df["Supplier Balance"] = df["supplier_code"].swifter.apply(
    lambda x: get_balance_on(party_type="Supplier", party=x)
)

另外，用列表推导式批量获取余额再赋值也是可行的：

balances = [get_balance_on(party_type="Supplier", party=code) for code in df["supplier_code"]]
df["Supplier Balance"] = balances

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Azhar Umar