Python Pandas Apply/Lambda返回数据帧而不是单行

蟒蛇和熊猫是新手，所以请在这里耐心听我说

我创建了一个包含10行的数据框，其中有一列名为“Distance”，我想用

apply

和我创建的lambda函数计算一个新列（TotalCost）。函数下面的代码片段

def TotalCost(Distance, m, c):
    return m * df.Distance + c

其中

Distance

是数据帧

df

中的列，而

m

和

c

只是我前面在主代码中声明的常量

然后，我尝试以以下方式应用它：

df = df.apply(lambda row: TotalCost(row['Distance'], m, c), axis=1)

但是当运行这个程序时，我会一直将一个数据帧作为输出，而不是一行

编辑：添加输入和所需输出的示例

Input: df = {Distance: '1','2','3'}

如果我们假设m和c等于10， 然后应用函数的输出应该是

df['TotalCost'] = 20,30,40

我将在下面发布错误，但我在这里遗漏了什么？据我所知，我的语法是正确的。如有任何帮助，将不胜感激：）

错误消息：

ValueError: Wrong number of items passed 10, placement implies 1

---

这是一种更高效、更干净的存储方式：

df.eval('total_cost = @m * Distance + @c', inplace=True)

更新：我有时也坚持分配

df = df.assign(total_cost=lambda x: TotalCost(x['Distance'], m, c))

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apply

中的lambda应该只处理一行。顺便说一句，

apply

仅返回计算列，而不是整个数据帧

def TotalCost(Distance,m,c): return m * Distance + c

df['TotalCost'] = df.apply(lambda row: TotalCost(row['Distance'],m,c),axis=1)

---

apply函数基本上每次将一行传递给lambda函数，然后返回数据帧的一个副本，其中包含已编辑或更改的值

最后，它返回由lambda函数返回的行构造的数据帧的修改副本，而不是更改原始数据帧

看看这个链接，它会帮助你获得更多的洞察力

初始数据帧

one two three
0   1   2   4
1   3   4   5
2   5   6   6

应用该函数后，应将其存储在res中

    one two three
0   5   7   11
1   9   11  13
2   13  15  15

---

请记住在提交任何问题之前格式化您的代码。如果您将输入示例与所需的输出一起发布，将会更容易。请看一下如何提供。谢谢你，我会给这两个尝试

    one two three
0   5   7   11
1   9   11  13
2   13  15  15