Python Dataframe应用方法返回多个元素（系列）

假设我有一个

数据帧

，如下所示：

import pandas as pd

看起来是这样的：

df = pd.DataFrame({"a":range(4),"b":range(1,5)})

df["e"], df["f"] = df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1)

df["e"], df["f"] = zip(*df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1))

和一个X乘以Y的函数：

   a  b
0  0  1
1  1  2
2  2  3
3  3  4

如果我想向df添加新的熊猫系列，我可以：

def XtimesY(x,y):
    return x*y

它起作用了

现在我想添加多个系列：

我有这个功能：

df["c"] =df.apply( lambda x:XtimesY(x["a"],2), axis =1)

像这样的

def divideAndMultiply(x,y):
    return x/y, x*y

它不起作用

我希望

'e'

列接收除法，

'f'

列接收乘法

---

注意：这不是我正在使用的代码，但我希望有相同的行为。

更新

更新版本0.23-使用

result\u type='broadcast'

有关更多详细信息，请参阅

重新定义函数，如下所示：

df = pd.DataFrame({"a":range(4),"b":range(1,5)})

df["e"], df["f"] = df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1)

df["e"], df["f"] = zip(*df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1))

然后这样做：

def divideAndMultiply(x,y):
    return [x/y, x*y]

您将获得期望的结果：

df[['e','f']] = df.apply(lambda x: divideAndMultiply(x["a"], 2), axis=1, result_type='broadcast')

---

差不多了。使用zip*解包函数。试试这个：

In [118]: df
Out[118]:
   a  b  e  f
0  0  1  0  0
1  1  2  0  2
2  2  3  1  4
3  3  4  1  6

我们应该做到这一点

---

（我展示了这个示例，这样您就可以看到如何使用多个列作为输入来创建多个新列）

下面这个令人沮丧的问题的解决方案对我很有用。不久前，我在另一个StackOverflow帖子中找到了最初的建议。诀窍是将返回值包装成如下序列：

df = pd.DataFrame({"a":range(4),"b":range(1,5)})

df["e"], df["f"] = df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1)

df["e"], df["f"] = zip(*df.apply( lambda x: divideAndMultiply(x["a"],2) , axis =1))

然后，这就可以满足您的需要：

def divideAndMultiply(x,y):
    return pd.Series([x/y, x*y])

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我已经多次看到这个答案，但每次我尝试，我都会得到

KeyError:“['e'，'f']索引中没有。我想熊猫一定已经改变了，它对你仍然有效吗@Abbas？它仍然有效。按照问题和答案复制结果。它没有，在python3.6和pandas 0.23.1上没有-
KeyError
@seaders你是对的，这个答案在0.23.1中不起作用&这个答案很有效@Abbas，我只是想知道确保我没有发疯。我在文档中找不到任何地方证明这是正确的做法，然后才能看到他们改变了它，所以这一切都很不清楚！可能是重复的