Python 使用列表理解在DataFrame中创建新列

因此，我有一个

pandas

DataFrame，它有几个列，其中包含我想使用定义的函数创建新列的值。我一直计划使用Python的列表理解来实现这一点，如中所述。以下是我一直在尝试的：

df['NewCol1'], df['NewCol2'] = [myFunction(x=row[0], y=row[1]) for row in zip(df['OldCol1'], df['OldCol2'])]

在将值分配给新列之前，它一直正确运行，但在这一点上它失败了，我认为这是因为它没有迭代地分配值，而是尝试为每个列分配一个常量值。我觉得我已经接近正确地完成这项任务了，但我还不能完全理解这项任务

编辑：

数据都是字符串，函数根据这些字符串从另一个源获取一些不同的信息，如下所示：

def myFunction(x, y):
    # read file based on value of x
    # search file for values a and b based on value of y
    return(a, b)

我知道这有点含糊不清，但是helper函数解释起来相当复杂

收到的错误是：

ValueError: too many values to unpack (expected 4)

您可以使用

zip（）

---

您是否可以发布示例数据和预期输出？是否也可以发布您收到的错误？您是否可以共享

myFunction

的代码？刚刚编辑了有关函数和收到的错误的信息。此操作已成功，谢谢！我可以问一下对

zip（）

的外部调用后的星号是什么意思吗？这会有帮助的

df['NewCol1'], df['NewCol2'] = zip(*[myFunction(x=row[0], y=row[1]) for row in zip(df['OldCol1'], df['OldCol2'])])