在apply函数中访问索引

Question

早上好。

我有一点问题，我确信它有一个简单的解决方案，但我找不到它。

我有一个这样的数据帧：

df = 
    num        unit
0    10     minutes
1    20     seconds
2    30     newtons
3    10     seconds

并且，由于无关紧要的原因，我想重写num列，添加相应的单位，得到下一个结果：

df = 
             num     unit
0   '10 minutes'  minutes
1   '20 seconds'  seconds
2   '30 newtons'  newtons
3   '10 seconds'  seconds

我正在使用以下代码：

df.num = df.num.apply(lambda x: '{n} {u}'.format(n = x, u = unidecode(df.loc[df[df.num == x].index.values[0], 'unit'])))

问题出现在第一列中有2个或更多相等的值，比如第0行和第3行，所以由于...values[0]，我错误的最终结果是：

df = 
             num     unit
0   '10 minutes'  minutes
1   '20 seconds'  seconds
2   '30 newtons'  newtons
3   '10 minutes'  seconds

非常感谢你提前。

Answer 1

在此处应用不是必需的，将列转换为字符串并与连接：

df['num'] = df['num'].astype(str) + ' ' + df['unit']
print (df)
          num     unit
0  10 minutes  minutes
1  20 seconds  seconds
2  30 newtons  newtons
3  10 seconds  seconds

如果需要申请某些原因使用DataFrame.apply与axis=1进行行处理和使用标量，所以通过str将整数转换为字符串：

df['num'] = df.apply(lambda x: str(x['num']) + ' ' + x['unit'], axis=1)
#alternative
#df['num'] = df.apply(lambda x: ' '.join([str(x['num']), x['unit']]), axis=1)