Pandas Apply Function返回两个新列

Question

我有一个pandas数据帧，我想使用apply函数根据现有数据生成两个新列。我收到这个错误：ValueError: Wrong number of items passed 2, placement implies 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

期望的DF：

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

Answer 1

根据您的最新错误，您可以通过将新列作为系列返回来避免错误

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

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

Answer 2

df['C','D']被认为是1列而不是2.因此，对于2列，您需要切片数据帧，因此请使用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

或者你可以使用链分配，即

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

Answer 3

查询多列时添加额外的括号。

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)