函数返回两个新列

Question

我有一个pandasdataframe，我想在其上使用apply函数根据现有数据生成两个新列。我收到此错误：ValueError:传递的项目数错误2，放置意味着1

import pandas as pd
import numpy as np

def myfunc1(row):
    C = row['A'] + 10
    D = row['A'] + 50
    return [C, D]

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(2, 2)), columns=list('AB'))

df['C', 'D'] = df.apply(myfunc1 ,axis=1)

启动DF：

   A  B
0  6  1
1  8  4

希望DF：

   A  B  C   D
0  6  1  16  56
1  8  4  18  58

Answer 1

df['C'，'D']被认为是1列而不是2列。所以对于2列，你需要一个切片数据框，所以使用df[['C'，'D']

df[['C', 'D']] = df.apply(myfunc1 ,axis=1)

    A  B   C   D
0  4  6  14  54
1  5  1  15  55

或者您可以使用链分配，即

df['C'], df['D'] = df.apply(myfunc1 ,axis=1)

Answer 2

请注意被接受答案的巨大内存消耗和低速度：https://ys-l.github.io/posts/2015/08/28/how-not-to-use-pandas-apply/ !

根据此处提出的建议，正确答案如下：

def run_loopy(df):
    Cs, Ds = [], []
    for _, row in df.iterrows():
        c, d, = myfunc1(row['A'])
        Cs.append(c)
        Ds.append(d)
    return pd.Series({'C': Cs,
                      'D': Ds})

def myfunc1(a):
    c = a + 10
    d = a + 50
    return c, d

df[['C', 'D']] = run_loopy(df)

Answer 3

根据最新的错误，可以通过将新列作为序列返回来避免错误

def myfunc1(row):
    C = row['A'] + 10
    D = row['A'] + 50
    return pd.Series([C, D])

df[['C', 'D']] = df.apply(myfunc1 ,axis=1)