Заполнение DataFrame для панд с использованием меток столбцов и индексов

Question

Я установил пустой DataFrame для панд с числовым столбцом и индексными метками:

cols = np.array([30, 40, 50])
x = np.linspace(0.1,0.6,6)
df = pd.DataFrame(columns=cols, index=x)

Для данной функции

def func(x, b, alpha=5): 
    return x**2 + b*alpha

как мне заполнить df? Я попытался

df.update(func(x, cols[:,None]))

Но ничего не вернулось и осталось df, содержащее NaN с. Я знаю, что могу циклически перемещаться по столбцам, но в NumPy это было бы возможно с широковещательной передачей, и я хотел бы сделать то же самое в пандах.

Answer 1

Вы можете просто зацикливаться на этом.

for index in df.index:
    for columns in df.columns:
        df.loc[index, columns]= func(index, columns)

Я пока не могу комментировать ответы, но второй ответ тоже работает. Единственная проблема с ним заключается в том, что он переключил столбцы и индексы в конце. Это должно быть

for ind in df.index:
    df.at[ind, col] = ind**2 + col*alpha

Answer 2

Я думаю, вы ищете что-то вроде этого.

def func(df):
    alpha = 5 
    for col in df.columns:
        for ind in df.index:
            df.at[ind, col] = col**2 + ind*alpha
func(df)

Вывод

         30       40    50
0.1     900.5   1600.5  2500.5
0.2     901     1601    2501
0.3     901.5   1601.5  2501.5
0.4     902     1602    2502
0.5     902.5   1602.5  2502.5
0.6     903     1603    2503