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
def extract_text_features(feature):
...
...
return pd.Series((feature1, feature2))
df[['NewFeature1', 'NewFeature1']] = df[['feature']].apply(extract_text_features, axis=1)
在这里，具有单个特征的a数据帧被转换为两个新特征。 你也可以试试这个。
其他回答
对我来说，这很有效:
输入df
df = pd.DataFrame({'col x': [1,2,3]})
col x
0 1
1 2
2 3
函数
def f(x):
return pd.Series([x*x, x*x*x])
创建2个新列:
df[['square x', 'cube x']] = df['col x'].apply(f)
输出:
col x square x cube x
0 1 1 1
1 2 4 8
2 3 9 27
我已经研究了几种方法，这里显示的方法(返回熊猫系列)似乎不是最有效的。
如果我们从一个较大的随机数据的数据框架开始:
# Setup a dataframe of random numbers and create a
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000,3),columns=list('ABC'))
df['D'] = df.apply(lambda r: ':'.join(map(str, (r.A, r.B, r.C))), axis=1)
columns = 'new_a', 'new_b', 'new_c'
示例如下:
# Create the dataframe by returning a series
def method_b(v):
return pd.Series({k: v for k, v in zip(columns, v.split(':'))})
%timeit -n10 -r3 df.D.apply(method_b)
10圈，最好的3:2.77秒每圈
另一种方法:
# Create a dataframe from a series of tuples
def method_a(v):
return v.split(':')
%timeit -n10 -r3 pd.DataFrame(df.D.apply(method_a).tolist(), columns=columns)
10个循环，最好的3:8.85毫秒每循环
根据我的估算，采用一系列元组然后将其转换为DataFrame要有效得多。如果我的工作中出现了错误，我很想听听人们的想法。
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)
def extract_text_features(feature):
...
...
return pd.Series((feature1, feature2))
df[['NewFeature1', 'NewFeature1']] = df[['feature']].apply(extract_text_features, axis=1)
在这里，具有单个特征的a数据帧被转换为两个新特征。 你也可以试试这个。
在2020年，我使用apply()参数result_type='expand'
applied_df = df.apply(lambda row: fn(row.text), axis='columns', result_type='expand')
df = pd.concat([df, applied_df], axis='columns')
