Dataframe Apply 方法返回多个元素（系列）

Posted 2023-03-12

【中文标题】Dataframe Apply 方法返回多个元素（系列）

【英文标题】：Dataframe Apply method to return multiple elements (series)

【发布时间】：2016-08-04 15:01:03

【问题描述】：

import pandas as pd

假设我有一个像这样的dataframe：

df = pd.DataFrame("a":range(4),"b":range(1,5))

看起来像这样：

   a  b
0  0  1
1  1  2
2  2  3
3  3  4

还有一个将 X 乘以 Y 的函数：

def XtimesY(x,y):
    return x*y

如果我想向 df 添加一个新的熊猫系列，我可以这样做：

df["c"] =df.apply( lambda x:XtimesY(x["a"],2), axis =1)

有效！

现在我想添加多个系列：

我有这个功能：

def divideAndMultiply(x,y):
    return x/y, x*y

类似的东西？：

df["e"], df["f"] = df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1)

它不起作用！

我希望'e' 列接收除法，'f' 列接收乘法！

注意：这不是我使用的代码，但我期待相同的行为。

【问题讨论】：

Apply pandas function to column to create multiple new columns?的可能重复

【参考方案1】：

更新

更新至 0.23 版 - 使用 result_type='broadcast' 了解更多详情，请参阅 documentation

像这样重新定义你的函数：

def divideAndMultiply(x,y):
    return [x/y, x*y]

然后这样做：

df[['e','f']] = df.apply(lambda x: divideAndMultiply(x["a"], 2), axis=1, result_type='broadcast')

你会得到想要的结果：

In [118]: df
Out[118]:
   a  b  e  f
0  0  1  0  0
1  1  2  0  2
2  2  3  1  4
3  3  4  1  6

【讨论】：

我已经多次看到这个答案，但任何时候我尝试过，我都会得到KeyError: "['e', 'f'] not in index。我认为 pandas 一定已经改变了，它仍然对你有用吗@Abbas？

它仍然有效。按照问题和答案重现结果。

repl.it/@seaders/SuperbIncompatibleAudacity 不是，不是在 Python 3.6 和 pandas 0.23.1 - KeyError。

@seaders 你是对的，这个答案在 0.23.1 中不起作用，这个答案在 ***.com/a/36600318/1437877

中起作用

好东西@Abbas，我只是想确保我不会发疯。我在文档中找不到任何地方表明这是 正确的做事方式，然后才能看到他们已经改变了它，所以这一切都不清楚！

【参考方案2】：

这个令人沮丧的问题的以下解决方案对我有用。不久前，我在另一篇 *** 帖子中找到了最初的建议。诀窍是将返回值包装成这样的系列：

def divideAndMultiply(x,y):
    return pd.Series([x/y, x*y])

那么这就是你想要的：

df[['e','f']] = df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1)

【参考方案3】：

df["e"], df["f"] = zip(*df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1))

应该做的伎俩。

（我展示了这个示例，以便您了解如何使用多个列作为输入来创建多个新列）

【参考方案4】：

差不多了。使用 zip* 解压函数。试试这个：

def divideAndMultiply(x,y):
    return x/y, x*y

df["e"], df["f"] = zip(*df.a.apply(lambda val: divideAndMultiply(val,2)))

【讨论】：

这个问题最优雅的解决方案，谢谢！