Pandas 如何将输出的多个值分配给数据帧的新多列？

我有以下功能：

def sum(x):
    oneS = x.iloc[0:len(x)//10].agg('sum')
    twoS = x.iloc[len(x)//10:2*len(x)//10].agg('sum')
    threeS = x.iloc[2*len(x)//10:3*len(x)//10].agg('sum')
    fourS = x.iloc[3*len(x)//10:4*len(x)//10].agg('sum')
    fiveS = x.iloc[4*len(x)//10:5*len(x)//10].agg('sum')
    sixS = x.iloc[5*len(x)//10:6*len(x)//10].agg('sum')
    sevenS = x.iloc[6*len(x)//10:7*len(x)//10].agg('sum')
    eightS = x.iloc[7*len(x)//10:8*len(x)//10].agg('sum')
    nineS = x.iloc[8*len(x)//10:9*len(x)//10].agg('sum')
    tenS = x.iloc[9*len(x)//10:len(x)//10].agg('sum')
    return [oneS,twoS,threeS,fourS,fiveS,sixS,sevenS,eightS,nineS,tenS]

如何将此函数的输出分配给dataframe（已存在）的列

我应用该函数的数据帧如下所示

Cycle   Type    Time
1   1   101
1   1   102
1   1   103
1   1   104
1   1   105
1   1   106
9   1   101
9   1   102
9   1   103
9   1   104
9   1   105
9   1   106

我想要添加列的数据框如下所示&新列一、二。。。。。应添加如图所示并填充函数结果

Cycle   Type    OneS    TwoS    ThreeS
1   1           
9   1           
8   1           
10  1           
3   1           
5   2           
6   2           
7   2           

如果我只为一个值编写一个函数，并按如下方式应用它，则有可能：

grouped_data['fm']= data_train_bel1800.groupby(['Cycle', 'Type'])['Time'].apply( lambda x: fm(x))

但我想一次完成所有操作，使其整洁清晰。

您可以使用：

def f(x):
    out = []
    for i in range(10):
        out.append(x.iloc[i*len(x)//10:(i+1)*len(x)//10].agg('sum'))
    return pd.Series(out)


df1 = (data_train_bel1800.groupby(['Cycle', 'Type'])['Time']
                         .apply(f)
                         .unstack()
                         .add_prefix('new_')
                         .reset_index())

print (df1)
   Cycle  Type  new_0  new_1  new_2  new_3  new_4  new_5  new_6  new_7  new_8  \
0      1     1      0    101    102    205    207    209    315    211    211   
1      9     1      0    101    102    205    207    209    315    211    211   

   new_9  
0    106  
1    106  

---

@AndyHayden-oops，您是对的，答案已更改。应将新列添加到seprate数据帧（该数据帧已存在，并且只有少数列具有“分组”值）中，而不是添加到原始数据帧中。在我的问题中，我已经展示了我正在应用函数的df&我想在其中添加结果的df。第一个解决方案起作用了，但它创建了一个名为“groupeddata”的新df&因此该数据帧中的现有值都受到了干扰&正在查找wierd@mohanys-不确定是否理解，请检查编辑的答案。我只需要为每个分组项目设置一行，即1,1和9,1设置一行。结果应该与您在第一个答案中所做的相同（将结果添加到数据中）。因此，应该添加10列，并将函数的输出分配给每列。因此，根据我发布的数据，分组的_数据df将是shape 2，12这是有效的。然而，在我的例子中，df1已经存在，因此新的值没有添加到该值中，但是如果df1不存在，它工作正常。因此，我将其作为代码的文件行（这样创建df1），但无法向其添加列。例如，我的代码

df1['mean']=data\u train\u bel1800.groupby（['Cycle'，'Type']）['Detrended'].mean（）

抛出错误“TypeError:插入列的索引与框架索引不兼容”