从返回dict的函数创建多个列

Question

我有一个返回dict对象的函数，我想利用pandas/numpy在数据帧的每一行上为该函数执行列操作/向量化的能力。函数的输入在dataframe中指定，我希望函数的输出成为现有dataframe上的新列。下面是一个例子。

def func(a, b, c):
    return {
        "a_calc": a * 2, 
        "b_calc": b * 3, 
        "c_calc": c * 4
    }

df = pd.DataFrame([{"a":1, "b":2, "c": 3}, {"a": 4, "b": 5, "c": 6}])
   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

期望输出：

   a  b  c  a_calc  b_calc  c_calc
0  1  2  3       2       6      12
1  4  5  6       8      15      24

我读了这个答案，大部分内容都是这样的，但是当函数返回一个dict对象，其中包含所需的列名作为dict中的键时，我不太明白该怎么做。

Answer 1

如果你不能修改你的函数，你可以做：

df.join(pd.DataFrame(func(df['a'], df['b'],df['c']), index=df.index))

输出：

   a  b  c  a_calc  b_calc  c_calc
0  1  2  3       2       6      12
1  4  5  6       8      15      24

注意：我们利用了func可以接受串行输入并并行工作的事实。在一般情况下，对于循环，您需要一个：

pd.DataFrame([func(x['a'], x['b'], x['c']) for _, x in df.iterrows()],
              index=df.index)

Answer 2

让我们使用一些数据帧解包：

df.join(pd.DataFrame(func(**df)))

输出：

   a  b  c  a_calc  b_calc  c_calc
0  1  2  3       2       6      12
1  4  5  6       8      15      24

或者真的变得可爱：

df.assign(**func(**df))