Python 如何从单个pandas.apply（）调用中形成乘法列？

我有一个函数，它返回一个由4项组成的元组

我有一个DataFrame，我想要的是通过在其中一列上应用函数，向我的DataFrame添加4个新列。怎么做

以下是我的尝试：

a['w'], a['x'], a['y'], a['z'] =
a["existing"].apply(lambda x: find_data_from_ip(x))

但由于这是一个只有两行的测试数据帧，我得到了以下错误：

ValueError:需要2个以上的值才能解包

---

您需要从函数返回

系列

：

def find_data_from_ip(x):
    tup = (1,2,3,4)
    return (pd.Series(tup, index=['w','x','y','z']))

a = pd.DataFrame({'existing':[1,2,3]})
print (a)

a[['w','x','y','z']] = a["existing"].apply(lambda x: find_data_from_ip(x))
print (a)
   existing  w  x  y  z
0         1  1  2  3  4
1         2  1  2  3  4
2         3  1  2  3  4

另一种解决方案是从元组列创建

DataFrame

，然后再创建为原始：

def find_data_from_ip(x):
    tup = (1,2,3,4)
    return (tup)

a = pd.DataFrame({'existing':[1,2,3]})
#print (a)

print (a["existing"].apply(lambda x: find_data_from_ip(x)))
0    (1, 2, 3, 4)
1    (1, 2, 3, 4)
2    (1, 2, 3, 4)
Name: existing, dtype: object

a1 = pd.DataFrame.from_records(a["existing"].apply(lambda x: find_data_from_ip(x))
                                            .values
                                            .tolist(),
                               columns = ['w','x','y','z'])
print (a1)
   w  x  y  z
0  1  2  3  4
1  1  2  3  4
2  1  2  3  4

print (pd.concat([a,a1],axis=1))
   existing  w  x  y  z
0         1  1  2  3  4
1         2  1  2  3  4
2         3  1  2  3  4