Python 在dataframe列上应用函数以获取其他几个列

我有一个数千行的数据帧。我想在单个列上应用一个函数，以便获得其他7列并将其合并到dataframe。 数据帧示例：

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

函数的示例。该函数返回一个数据帧

def function(x):
    return pd.DataFrame({'c':[x+2],'d':[x*2],'e':[x%2],'f':[x/2],'g':[x-2],'h':[x**2],'i':[x*x]})

我尝试执行的操作会出现错误：

df[['c','d','e','f','g','h','i']] = df['a'].apply(lambda x: function(x))

预期产出：

    a   b   c   d   e   f   g   h   i
0   1   4   3   2   1   0.5 -1  1   1
1   2   5   4   4   0   1.0 0   4   4
2   3   6   5   6   1   1.5 1   9   9

---

返回一个

pd.Series

而不是

pd.DataFrame

：

def function(x):
    return pd.DataFrame({'c':[x+2],'d':[x*2],'e':[x%2],'f':[x/2],'g':[x-2],'h':[x**2],'i':[x*x]}).loc[0]

或者

---

返回一个

pd.Series

而不是

pd.DataFrame

：

def function(x):
    return pd.DataFrame({'c':[x+2],'d':[x*2],'e':[x%2],'f':[x/2],'g':[x-2],'h':[x**2],'i':[x*x]}).loc[0]

或者

---

您需要从

DataFrame

构造函数中删除

[]

，要处理列

a

中的值，请使用：

---

您需要从

DataFrame

构造函数中删除

[]

，要处理列

a

中的值，请使用：

---

对于我给出的具体例子，这解决了这个问题。但是，我有一个更复杂的函数，其中我使用split（）来拆分字符串，然后处理列表。这种方法不起作用，因为它接受序列并给出一个错误AttributeError:“Series”对象没有属性“split”任何提示？@AliSultan-在没有数据的情况下不容易回答，您认为

Series.str.split（）吗

like？请查看我在那里添加代码的其他问题的链接，因为在这里添加代码很困难，因为我给出的具体示例解决了这个问题。但是，我有一个更复杂的函数，其中我使用split（）来拆分字符串，然后处理列表。这种方法不起作用，因为它接受序列并给出一个错误AttributeError:“Series”对象没有属性“split”任何提示？@AliSultan-在没有数据的情况下不容易回答，您认为

Series.str.split（）吗

like？请查看另一个问题的链接，我在那里添加了代码，因为很难将其添加到此处。这不起作用。它给出了一个ValueError：当使用iterableThis设置时，必须具有相等的len键和值。这不起作用。它给出了一个ValueError：当使用iterable设置时，必须具有相等的len键和值

def function(x):
    return pd.DataFrame({'c':x+2,'d':x*2,'e':x%2,'f':x/2,'g':x-2,'h':x**2,'i':x*x})  


df[['c','d','e','f','g','h','i']] = df['a'].pipe(function)
#alternative
#df[['c','d','e','f','g','h','i']] = function(df['a'])
print (df)
   a  b  c  d  e    f  g  h  i
0  1  4  3  2  1  0.5 -1  1  1
1  2  5  4  4  0  1.0  0  4  4
2  3  6  5  6  1  1.5  1  9  9