熊猫：在数据框中创建两个新列，并使用从现有列中计算出的值

Question

我正在使用pandas库，我想将两个新列添加到df具有n列（n> 0）的数据框中。
这些新列是由于将函数应用于数据框中的某一列而产生的。

要应用的功能如下：

def calculate(x):
    ...operate...
    return z, y

为仅返回值的函数创建新列的一种方法是：

df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)

所以，我想要的但尝试失败的（*）是这样的：

(df['new_col_zetas'], df['new_col_ys']) = df['column_A'].map(calculate)

实现此目的的最佳方法是什么？我毫无头绪地扫描了文档。

*df['column_A'].map(calculate)返回一个熊猫系列，每个项目都由一个元组z，y组成。尝试将其分配给两个数据框列会产生ValueError。

Answer 1

我只用zip：

In [1]: from pandas import *

In [2]: def calculate(x):
   ...:     return x*2, x*3
   ...:

In [3]: df = DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4]})

In [4]: df
Out[4]: 
   a  b
0  1  2
1  2  3
2  3  4

In [5]: df["A1"], df["A2"] = zip(*df["a"].map(calculate))

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b  A1  A2
0  1  2   2   3
1  2  3   4   6
2  3  4   6   9