Как применить несколько функций к одному столбцу в Python?

У вас должна быть одна функция, чтобы решить, какую функцию вызывать. Примените эту функцию к вашему фрейму данных. В зависимости от ваших условий эта функция может вызвать правильную функцию, которая будет содержать суть ваших вычислений. Кроме того, в интересах удобочитаемости переименуйте свои функции и переменные во что-то, что имеет смысл:

#Accrued Calc for ACT/360
def accrued_act_360(row):
    if row['Type'] == 'L' and row['Current Filter'] == 'Current CF':
        return 1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (row['Number of days'])/360
    elif row['Type'] == 'D':
        return -1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (row['Number of days'])/360
    else:
        return ''


#Accrued Calc for ACT/365
def accrued_act_365(row):
    if row['Type'] == 'L' and row['Current Filter'] == 'Current CF':
        return 1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (row['Number of days'])/365
    elif row['Type'] == 'D':
        return -1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (row['Number of days'])/365
    else:
        return ''

#Accrued Calc for 30/360 Basis 
def accrued_30_360(row):
    if row['Type'] == 'L' and row['Current Filter'] == 'Current CF':
        return 1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (360 *(Settlement.year - row['Start Date YEAR']) + 30 * (Settlement.month - row['Start Date MONTH']) + Settlement.day - row['Start Date DAYS'])/360
    elif row['Type'] == 'D':
        return -1 * row['Principal/GrossAmount'] * (row['All in Rate']/100)* (360 *(Settlement.year - row['Start Date YEAR']) + 30 * (Settlement.month - row['Start Date MONTH']) + Settlement.day - row['Start Date DAYS'])/360
    else:
        return ''

def accrued_calc(row):
    if row["Basis"] == "ACT/360":
        return accrued_act_360(row)
    elif row["Basis"] == "ACT/365":
        return accrued_act_365(row)
    elif row["Basis"] == "30/360":
        return accrued_30_360(row)
    else:
        return ""

kf['Accrued Calc'] = kf.apply(accrued_calc, axis = 1)

Однако этот подход не позволяет использовать потрясающие возможности векторной обработки pandas.

Вы можете использовать логическое индексирование, чтобы выяснить, какие строки соответствуют определенным условиям, и установить эти строки только для всего фрейма данных одним выстрелом вместо применения вашей функции построчно. Этот подход, вероятно, будет значительно быстрее, чем .apply

def accrued_act_360_vec(df):
    # Find which rows match your condition
    type_l_rows = (df["Basis"] == "ACT/360") & (df["Type"] == "L") & (df["Current Filter"] == "Current CF")

    # Set the value for those rows
    df.loc[type_l_rows, "Accrued Calc"] = df.loc[type_l_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_l_rows, 'All in Rate']/100)* (df.loc[type_l_rows, 'Number of days'])/360

    type_d_rows = (df["Basis"] == "ACT/360") & (df["Type"] == "D")
    df.loc[type_d_rows, "Accrued Calc"] = -1 * df.loc[type_d_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_d_rows, 'All in Rate']/100)* (df.loc[type_d_rows, 'Number of days'])/360

    # No need to consider the else condition: Those rows never get set.

def accrued_act_365_vec(df):
    type_l_rows = (df["Basis"] == "ACT/365") & (df['Type'] == 'L') & (df['Current Filter'] == 'Current CF')
    df.loc[type_l_rows, "Accrued Calc"] = 1 * df.loc[type_l_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_l_rows, 'All in Rate']/100)* (df.loc[type_l_rows, 'Number of days'])/365

    type_d_rows = (df["Basis"] == "ACT/365") & (df['Type'] == 'D')
    df.loc[type_d_rows, "Accrued Calc"] = -1 * df.loc[type_d_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_d_rows, 'All in Rate']/100)* (df.loc[type_d_rows, 'Number of days'])/365


def accrued_30_360_vec(df):
    type_l_rows = (df["Basis"] == "30/360") & (df['Type'] == 'L') & (df['Current Filter'] == 'Current CF')
    df.loc[type_l_rows, "Accrued Calc"] = 1 * df.loc[type_l_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_l_rows, 'All in Rate']/100)* (360 *(Settlement.year - df.loc[type_l_rows, 'Start Date YEAR']) + 30 * (Settlement.month - df.loc[type_l_rows, 'Start Date MONTH']) + Settlement.day - df.loc[type_l_rows, 'Start Date DAYS'])/360
    
    type_d_rows = (df["Basis"] == "30/360") & (df['Type'] == 'D')
    df.loc[type_d_rows, "Accrued Calc"] = -1 * df.loc[type_d_rows, 'Principal/GrossAmount'] * (df.loc[type_d_rows, 'All in Rate']/100)* (360 *(Settlement.year - df.loc[type_d_rows, 'Start Date YEAR']) + 30 * (Settlement.month - df.loc[type_d_rows, 'Start Date MONTH']) + Settlement.day - df.loc[type_d_rows, 'Start Date DAYS'])/360

Обратите внимание, что эти функции включают условие для df["Basis"] == ..., потому что все они являются автономными функциями. Чтобы запустить их, вы просто выполните:

accrued_act_360_vec(kf)
accrued_act_365_vec(kf)
accrued_30_360_vec(kf)

^{Please re-check the accuracy of the formulas in my code, I might have accidentally messed them up during copy/paste}