dataframe的apply中的函数如何返回多个值

在`apply`中的函数，可以通过将多个值打包成一个元组（tuple）的形式返回多个值。例如，下面的代码展示了如何在`dataframe`中的每一行中应用一个函数，并返回两个值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def my_func(row):
    return row['A'] + row['B'], row['A'] * row['B']

df[['C', 'D']] = df.apply(my_func, axis=1, result_type='expand')
print(df)

在上面的代码中，`my_func`函数接收一个行（`row`）作为参数，然后返回两个值：`row['A'] + row['B']`和`row['A'] * row['B']`。`apply`函数的`result_type`参数被设置为`'expand'`，以便能够将返回的元组中的多个值拆分成多列。最后，`df`的`C`和`D`两列分别存储了函数返回的两个值。

相关问题

DataFrame中apply函数如何使用

`pandas.DataFrame.apply()`函数在Python DataFrame上执行一列或多列操作，通常用于对每个单元格应用特定的计算或转换。这里有一些常见用法：

1. **应用数值函数**: 使用Numpy函数，如平方根[^1]:

   import numpy as np
   df = pd.DataFrame([[4, 9], [16, 25]], columns=['A', 'B'])
   df.apply(np.sqrt)  # 对每一列元素取平方根

2. **按轴(axis)**操作:
- **axis=0 (默认)**: 沿着行的方向应用函数，相当于对每一列进行操作。例如，计算各列之和:

     info.apply(np.sum, axis=0)  # 沿列求和

- **axis=1**: 沿着列的方向应用函数，即对每一行操作。例如，同样计算各行之和:

     info.apply(np.sum, axis=1)  # 沿行求和

3. **lambda表达式**: 可以使用lambda函数定义简单的自定义操作，比如添加新的列:

     info.apply(lambda x: [1, 2], axis=1)  # 向每一行添加新列，结果可能取决于result_type参数

4. **控制结果类型**: `result_type`参数可选，影响结果的数据结构：
- `expand` (默认): 返回一个新的DataFrame，与原数据具有相同的形状。
- `broadcast`: 返回一个扩展的Series，其索引与输入DataFrame相同。

运行上述代码后，你会看到DataFrame中应用了指定函数后的结果。

dataframe的apply中的函数参数有多个

在 `apply` 方法中，可以传递多个参数给应用的函数。如果需要传递多个参数，可以将这些参数作为一个元组或字典传递给 `apply` 方法的 `args` 或 `kwargs` 参数。

下面是一个示例代码，它将对 DataFrame 的每一行应用一个函数，该函数需要多个参数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定义一个函数，对每一行进行计算
def func(row, a, b):
    return row.map(lambda x: x * a + b)

# 对每一行应用函数进行计算
df = df.apply(func, axis=1, args=(2, 3))

print(df)

执行上述代码后，输出结果如下：

   A   B   C
0   5  11  17
1   7  13  19
2   9  15  21

在上述代码中，`func` 函数接受三个参数：`row` 表示行向量，`a` 和 `b` 表示需要传递的参数。使用 `apply` 方法的 `args` 参数将 `a` 和 `b` 作为元组 `(2, 3)` 传递给 `func` 函数。在 `func` 函数内部，将元组 `(2, 3)` 解包为 `a` 和 `b` 两个变量，并使用它们对行向量进行计算。最后，输出新的 DataFrame。