Python 通过apply将静态列表添加到新的Dataframe列

我有一个复杂的函数，它为数据帧中的每一行生成一个

列表
。我想将该
列表
作为名为
mylist
的新列中每一行的值

熊猫执行此操作的能力似乎取决于起始数据帧中的列数

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=[['A', 'D'],
                        ['B', 'E'],
                        ['C', 'F']],
                  columns=['col1', 'col2'])

df1 = pd.DataFrame(data=[['A', 'D', 'G'],
                        ['B', 'E', 'H'],
                        ['C', 'F', 'I']],
                  columns=['col1', 'col2', 'col3'])

def add_list(row):
    return [1,3, 3]

df['mylist'] = df.apply(add_list, axis=1)
print df

收益率：

  col1 col2       list
0    A    D  [1, 3, 3]
1    B    E  [1, 3, 3]
2    C    F  [1, 3, 3]

此附加代码产生
ValueError:传递的项目数错误3，放置意味着1
。为什么起始
数据帧中的列数会产生影响

df1['mylist'] = df1.apply(add_list, axis=1)
print df1

如果我将函数更改为以下（添加一个元素），则没有错误：

def add_list(row):
    return [1,3, 3, 4]

预期产出：

  col1 col2  col3      list
0    A    D    G   [1, 3, 3]
1    B    E    H   [1, 3, 3]
2    C    F    I   [1, 3, 3]

这是一种奇怪的行为。一种解决方案似乎是返回一个元组而不是列表

def add_list(row):
    return (1, 3, 3)

df1['mylist'] = df1.apply(add_list, axis=1).apply(list)

在最后一行中，您会注意到元组一旦进入数据帧，就会转换为列表。
您要查找的实际输出是什么？@JoeR添加了预期输出Uh，这真的很奇怪……这是代码中的一个错误吗？在我看来似乎有问题！但是这个解决方案看起来不是什么大交易是的，它很有效。然后，如果需要，我可以使用
lambda
函数将项目转换回列表。