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：

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

**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

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

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。