如何在熊猫身上做到这一点:
我在单个文本列上有一个函数extract_text_features，返回多个输出列。具体来说，该函数返回6个值。
该函数可以工作，但是似乎没有任何合适的返回类型(pandas DataFrame/ numpy数组/ Python列表)，以便输出可以正确分配df。Ix [:，10:16] = df.textcol.map(extract_text_features)
所以我认为我需要回落到迭代与df.iterrows()，按此?
更新: 使用df.iterrows()迭代至少要慢20倍，因此我放弃并将该函数分解为6个不同的.map(lambda…)调用。
更新2:这个问题是在v0.11.0版本被问到的，在可用性df之前。在v0.16中改进了Apply或添加了df.assign()。因此，很多问题和答案都不太相关。
当前回答
在另外两个类似的问题上也有相同的答案。我更喜欢这样做的方式是将函数的返回值打包成一个系列:
def f(x):
return pd.Series([x**2, x**3])
然后使用apply创建单独的列，如下所示:
df[['x**2','x**3']] = df.apply(lambda row: f(row['x']), axis=1)
其他回答
你可以返回整行而不是值:
df = df.apply(extract_text_features,axis = 1)
函数在哪里返回行
def extract_text_features(row):
row['new_col1'] = value1
row['new_col2'] = value2
return row
基于user1827356的答案，你可以使用df.merge一次性完成赋值:
df.merge(df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1})),
left_index=True, right_index=True)
textcol feature1 feature2
0 0.772692 1.772692 -0.227308
1 0.857210 1.857210 -0.142790
2 0.065639 1.065639 -0.934361
3 0.819160 1.819160 -0.180840
4 0.088212 1.088212 -0.911788
编辑: 请注意内存消耗大，速度慢:https://ys-l.github.io/posts/2015/08/28/how-not-to-use-pandas-apply/ !
总结:如果您只想创建几个列，请使用df[['new_col1'，'new_col2']] = df[['data1'，'data2']]。Apply (function_of_your_selection (x)， axis=1)
对于这个解决方案，创建的新列数必须等于用作.apply()函数输入的列数。如果你想做别的事情，看看其他答案。
细节 假设你有两列数据框架。第一列是一个人10岁时的身高;第二个是20岁时的身高。
假设你需要计算每个人身高的平均值和每个人身高的和。每一行有两个值。
你可以通过下面即将应用的函数来实现:
def mean_and_sum(x):
"""
Calculates the mean and sum of two heights.
Parameters:
:x -- the values in the row this function is applied to. Could also work on a list or a tuple.
"""
sum=x[0]+x[1]
mean=sum/2
return [mean,sum]
你可以这样使用这个函数:
df[['height_at_age_10','height_at_age_20']].apply(mean_and_sum(x),axis=1)
(需要明确的是:这个apply函数接受子集数据帧中每一行的值，并返回一个列表。)
然而，如果你这样做:
df['Mean_&_Sum'] = df[['height_at_age_10','height_at_age_20']].apply(mean_and_sum(x),axis=1)
您将创建一个包含[mean,sum]列表的新列，这可能是您希望避免的，因为这将需要另一个Lambda/Apply。
相反，您希望将每个值分解到它自己的列中。要做到这一点，你可以一次创建两个列:
df[['Mean','Sum']] = df[['height_at_age_10','height_at_age_20']]
.apply(mean_and_sum(x),axis=1)
这是我过去所做的
df = pd.DataFrame({'textcol' : np.random.rand(5)})
df
textcol
0 0.626524
1 0.119967
2 0.803650
3 0.100880
4 0.017859
df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1}))
feature1 feature2
0 1.626524 -0.373476
1 1.119967 -0.880033
2 1.803650 -0.196350
3 1.100880 -0.899120
4 1.017859 -0.982141
为完整性而编辑
pd.concat([df, df.textcol.apply(lambda s: pd.Series({'feature1':s+1, 'feature2':s-1}))], axis=1)
textcol feature1 feature2
0 0.626524 1.626524 -0.373476
1 0.119967 1.119967 -0.880033
2 0.803650 1.803650 -0.196350
3 0.100880 1.100880 -0.899120
4 0.017859 1.017859 -0.982141
在另外两个类似的问题上也有相同的答案。我更喜欢这样做的方式是将函数的返回值打包成一个系列:
def f(x):
return pd.Series([x**2, x**3])
然后使用apply创建单独的列，如下所示:
df[['x**2','x**3']] = df.apply(lambda row: f(row['x']), axis=1)
