将pandas函数应用于列以创建多个新列？
如何在熊猫身上做到这一点：
更新2：这个问题是在V0.11.0左右提出的。因此，许多问题和答案都不太相关。
共有1个答案
根据user1827356的回答，您可以使用df.merge一次性完成赋值：
df.merge(df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1})),
left_index=True, right_index=True)
textcol feature1 feature2
0 0.772692 1.772692 -0.227308
1 0.857210 1.857210 -0.142790
2 0.065639 1.065639 -0.934361
3 0.819160 1.819160 -0.180840
4 0.088212 1.088212 -0.911788
编辑：请注意巨大的内存消耗和低速度:https://ys-l.github.io/posts/2015/08/28/how-not-to-use-pandas-apply/！
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我想将我的自定义函数（它使用if-else梯形）应用到数据帧每行中的这六列(,,,,,)。 我已经尝试了不同的方法从其他问题，但似乎仍然不能找到正确的答案，我的问题。关键的一点是，如果这个人被算作西班牙裔，他们就不能算作其他任何东西。即使他们在另一个种族栏中有一个“1”，他们仍然被算作西班牙裔，而不是两个或两个以上的种族。类似地，如果所有ERI列的总和大于1，则被计为两个或两个以上的种族，不能被计
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问题内容： 我有一个熊猫DataFrame，其中包含多个列： 我想基于对数据框的每一行应用一个函数为此数据框创建两个新列。我不想多次调用该函数（例如，通过执行两次单独的调用），因为它占用大量计算资源。我尝试通过两种方式来执行此操作，但它们都不起作用： 使用： 我编写了一个函数，该函数接受a并返回我想要的值的元组： 尝试将此应用于DataFrame会出现错误： 然后，我将使用此问题中显示的方法将从返
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但我收到了Keyerror。
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我想通过对两个现有列应用函数，在数据框中创建一个新列。根据这个答案，当我只需要一列作为参数时，我就能够创建一个新列： 但是，当函数需要多个参数时，我不知道如何执行相同的操作。例如，如何通过将列a和列B传递给下面的函数来创建新列？
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我试图计算一个折扣，我想应用到我的数据帧的两列中的每一行，并将结果添加到一个新列中。 我已经尝试了很多方法，通过遵循现有的例子，但是每次都发生错误。 我将函数定义为： 然后尝试将该函数应用于我的数据框 我希望有一个新的列，其中每一行都是应用于ordini[“revenue1”]和ordini[“revenue2”]的函数的结果。 但我得到了以下错误： ValueError：序列的真值不明确。使用a
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我有一个pandas数据框，其中包含列和。我想从他们那里得到和。中有一个函数，名为，用于执行此操作。它接收和，并给出。我是这样做的： 我想定义一个函数并应用一次以节省时间。我看了看这里，这里和这里，但是我找不到一种方法来使用一个函数制作两列。谢谢。