如何在Pandas DataFrame中为每行两列传递参数应用自定义函数？

你的代码无法正确传递参数的核心原因是没有指定axis=1，apply方法默认对列进行操作，要实现逐行处理必须添加该参数。

修正后的代码 #

df["ColC"] = df[["ColA", "ColB"]].apply(lambda x: customFunc(x.ColA, x.ColB), axis=1)

更简洁的写法 #

也可以直接对整个DataFrame调用apply，无需单独筛选列：

df["ColC"] = df.apply(lambda row: customFunc(row["ColA"], row["ColB"]), axis=1)

额外优化：自定义函数的潜在问题 #

注意你的customFunc存在一个逻辑问题：data = f.read()后，enumerate(data)会逐个遍历文件的单个字符，而非按行遍历。如果你的需求是按行查找匹配，建议修改函数如下：

def customFunc(file_name, pattern):
    match_index = -1
    with open(file_name) as f:
        # 按行读取文件，start=1让行号从1开始计数（可选）
        for line_num, line in enumerate(f, start=1):
            match_index = line.find(pattern)
            if match_index != -1:
                break
    return match_index

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Setu Kumar Basak