在Pandas中有一个简单的方法:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x.col_1, x.col_2), axis=1)

这允许f是一个用户定义的具有多个输入值的函数，并使用(安全的)列名而不是(不安全的)数字索引来访问列。

数据示例(基于原始问题):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':['1', '2', '3'], 'col_1': [0, 2, 3], 'col_2':[1, 4, 5]})
mylist = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

def get_sublist(sta,end):
    return mylist[sta:end+1]

df['col_3'] = df.apply(lambda x: get_sublist(x.col_1, x.col_2), axis=1)

打印输出(df):

  ID  col_1  col_2      col_3
0  1      0      1     [a, b]
1  2      2      4  [c, d, e]
2  3      3      5  [d, e, f]

如果你的列名包含空格或与现有的dataframe属性共享一个名称，你可以用方括号索引:

df['col_3'] = df.apply(lambda x: f(x['col 1'], x['col 2']), axis=1)

另一个选项是df.itertuples()(通常比df.iterrows()更快，由文档和用户测试推荐):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([range(4) for _ in range(4)], columns=list("abcd"))

df
    a   b   c   d
0   0   1   2   3
1   0   1   2   3
2   0   1   2   3
3   0   1   2   3


df["e"] = [sum(row) for row in df[["b", "d"]].itertuples(index=False)]

df
    a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   0   1   2   3   4
2   0   1   2   3   4
3   0   1   2   3   4

因为itertuples返回一个namedtuples的Iterable，你可以通过列名(又名点表示法)和索引来访问元组元素:

b, d = row
b = row.b
d = row[1]

下面是一个在dataframe上使用apply的例子，我用axis = 1调用它。

注意，不同之处在于，不是试图将两个值传递给函数f，而是重写函数以接受pandas Series对象，然后对Series进行索引以获得所需的值。

In [49]: df
Out[49]: 
          0         1
0  1.000000  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2  1.000000  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4  1.000000  0.000000

In [50]: def f(x):    
   ....:  return x[0] + x[1]  
   ....:  

In [51]: df.apply(f, axis=1) #passes a Series object, row-wise
Out[51]: 
0    1.000000
1    0.076619
2    1.000000
3    1.646622
4    1.000000

根据您的用例，有时创建pandas组对象，然后在组上使用apply是有帮助的。

有两种简单的方法: 比方说，我们想在名为col_sum的输出列中求col1和col2的和

方法1

f = lambda x : x.col1 + x.col2
df['col_sum'] = df.apply(f, axis=1)

方法2

def f(x):
    x['col_sum'] = x.col_1 + col_2
    return x
df = df.apply(f, axis=1)

当一些复杂的函数必须应用到数据帧时，应该使用方法2。当需要多列输出时，也可以使用方法2。

我相信这不会像使用Pandas或Numpy操作的解决方案那么快，但如果你不想重写你的函数，你可以使用map。使用原始示例数据-

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID':['1','2','3'], 'col_1': [0,2,3], 'col_2':[1,4,5]})
mylist = ['a','b','c','d','e','f']

def get_sublist(sta,end):
    return mylist[sta:end+1]

df['col_3'] = list(map(get_sublist,df['col_1'],df['col_2']))
#In Python 2 don't convert above to list

我们可以通过这种方式向函数传递任意数量的参数。输出就是我们想要的

ID  col_1  col_2      col_3
0  1      0      1     [a, b]
1  2      2      4  [c, d, e]
2  3      3      5  [d, e, f]

如果你有一个巨大的数据集，那么你可以使用一种简单但更快(执行时间)的方式来做到这一点，使用swifter:

import pandas as pd
import swifter

def fnc(m,x,c):
    return m*x+c

df = pd.DataFrame({"m": [1,2,3,4,5,6], "c": [1,1,1,1,1,1], "x":[5,3,6,2,6,1]})
df["y"] = df.swifter.apply(lambda x: fnc(x.m, x.x, x.c), axis=1)