如何在Pandas的df.apply中传递额外参数实现自定义评分？

嘿，这个问题我之前处理过，其实Pandas的apply方法有好几种简洁的方式来传递额外参数，我给你整理几个常用的方案：

方案1：用lambda匿名函数做中间层 #

这是最直观的方式，用lambda把遍历到的每个值和额外参数一起传给目标函数：

# 先提前计算好阈值字典
scores = get_score_threshold(pred_df)
# 通过lambda传递scores参数
df['grade'] = df['pred'].apply(lambda x: score_pred(x, scores))

方案2：使用apply自带的args参数 #

Pandas的apply本身支持args参数，它接受一个元组，里面的元素会作为额外参数依次传给目标函数：

scores = get_score_threshold(pred_df)
# 注意args是元组，单个参数也要加逗号避免被识别为单个值
df['grade'] = df['pred'].apply(score_pred, args=(scores,))

方案3：用functools.partial预先绑定参数 #

如果这个scores参数会被多次使用，可以用partial预先把参数绑定到函数上，生成一个新的函数再调用：

from functools import partial

scores = get_score_threshold(pred_df)
# 预先把scores绑定到score_pred的第二个参数
scorer = partial(score_pred, scores=scores)
# 直接调用绑定好参数的函数
df['grade'] = df['pred'].apply(scorer)

另外补充下，你的score_pred函数里的分支可以补全得更完整，比如：

def score_pred(pred, scores):
    if pred >= scores['a_thresh']:
        return 'A'
    elif pred >= scores['b_thresh']:
        return 'B'
    elif pred >= scores['c_thresh']:
        return 'C'
    else:
        return 'D'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jasnonaz