python-使用带有lambda函数的DataFrame.apply将返回的元组/列表分配给多个列

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内容图文

我有一个函数,它接受一个输入并返回两个值的列表

def my_func(x):
    return [x+1, x+2]

说我有一个简单的数据框

df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5]})

我想将my_func应用于列“ x”的每个值,然后将返回的值分别保存在列“ y”和列“ z”中,例如：

(df['y'], df['z']) = df.apply(lambda row: my_func(row.x), axis = 1)

显然,这是行不通的.

最好的方法是什么？

编辑：如下@Andy Hayden指出的,在这种情况下,我可以简单地使用

df['y'], df['z'] = myfunc(df.x)

这是因为myfunc在这里进行了非常简单的矢量计算.如果更复杂怎么办？

dict = {1:'a', 2:'b', 3:'c', 4:'d', 5:'e', 6:'f'}
def my_func(x):
    return [dict[x], dict[x+1]]

所以在这里,dict [x]无法再用于整个系列,我想我必须使用apply吗？然后再如何将结果放入数据框的两个单独列中

解决方法:

我认为您不需要在这里申请：

In [11]: df["y"], df["z"] = my_func(df.x)

In [12]: df
Out[12]:
   x  y  z
0  1  2  3
1  2  3  4
2  3  4  5
3  4  5  6
4  5  6  7

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-使用带有lambda函数的DataFrame.apply将返回的元组/列表分配给多个列全部内容，希望文章能够帮你解决python-使用带有lambda函数的DataFrame.apply将返回的元组/列表分配给多个列所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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