pandas 向量化.md

pandas 函数向量化

现有如下函数

def add(x: pd.Series, y: pd.Series):
    if x == 0:
        return y
    elif y == 0:
        return x
    else:
        return x + y

以及 DataFrame 对象

df: DataFrame = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

对其调用 add 函数

add(df['A'], df['B'])

会出现如下错误

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这是因为上述函数并不是一个向量化函数，可通过将函数向量化来解决这个问题。

有两种方法可实现函数的向量化：

• 使用 np.vectorize() 方法

  add_vec = np.vectorize(add)

• 使用 @np.vectorize 装饰器

  @np.vectorize
  def add(x: pd.Series, y: pd.Series):
      if x == 0:
          return y
      elif y == 0:
          return x
      else:
          return x + y