通过iloc pandas函数使用

问题描述

我有一个包含40列的数据集，我想定义一个操作这些列的函数。

例如，

p = {'val1': [10,20,30,40],'val2': [15,25,35,45]}

data = pd.DataFrame(p,columns=['val1','val2'])
data

我有此数据，并且执行了以下操作

inc = 100*((data.iloc[:,-1]/ data.iloc[:,-1-1])-1)
inc

结果是

0    50.000000
1    25.000000
2    16.666667
3    12.500000
dtype: float64

我要选择最大值和最大值的索引，我做了以下

(inc.idxmax(),max(inc))

我获得了以下结果

(0,50.0)

现在，我定义一个函数

def increase(column):
    inc = 100*((data.iloc[:,-column]/ data.iloc[:,-column-1])-1)
    return (inc.idxmax(),max(inc))

我向后选择列。

并且我想将此功能应用于所有列

new_data = data.apply(increase)

使用此工具时出现错误

IndexError: positional indexers are out-of-bounds

如果我使用applymap，则会遇到相同的错误

我该怎么办？

解决方法

如果我理解正确，您想在函数中使用多个列。 此处的解决方案不是解决方案，因为它当时只在一行或一列（轴= 0或1）上工作。

所以我的建议是给我们，这样每次迭代输入2列：

def increase(col1,col2):
   inc = 100*((col2/ col1)-1)
   return (inc.idxmax(),max(inc))

lst = []
for i in range(len(data.columns)):
    j=i+1
    if j<len(data.columns):
        col1 = data[data.columns[i]]
        col2 = data[data.columns[j]]
        lst.append(increase(col1,col2))

pd.DataFrame(lst)