pandas应用函数，该函数向pandas datafram中的行返回多个值

Question

我有一个带有时间索引的数据帧和包含三维向量坐标的3列：

                         x             y             z
ts
2014-05-15 10:38         0.120117      0.987305      0.116211
2014-05-15 10:39         0.117188      0.984375      0.122070
2014-05-15 10:40         0.119141      0.987305      0.119141
2014-05-15 10:41         0.116211      0.984375      0.120117
2014-05-15 10:42         0.119141      0.983398      0.118164

我想对每一行应用一个转换，它还返回一个向量

def myfunc(a, b, c):
    do something
    return e, f, g

但如果我这样做了：

df.apply(myfunc, axis=1)

我最后得到了一个Pandas系列，它的元素是元组。这是因为apply将获取myfunc的结果而不解包。如何更改myfunc以获得包含3列的新df？

编辑：

下面的所有解决方案都有效。序列解决方案确实允许列名，列表解决方案似乎执行得更快。

def myfunc1(args):
    e=args[0] + 2*args[1]
    f=args[1]*args[2] +1
    g=args[2] + args[0] * args[1]
    return pd.Series([e,f,g], index=['a', 'b', 'c'])

def myfunc2(args):
    e=args[0] + 2*args[1]
    f=args[1]*args[2] +1
    g=args[2] + args[0] * args[1]
    return [e,f,g]

%timeit df.apply(myfunc1 ,axis=1)

100 loops, best of 3: 4.51 ms per loop

%timeit df.apply(myfunc2 ,axis=1)

100 loops, best of 3: 2.75 ms per loop

Answer 1

只需返回一个列表而不是元组。

In [81]: df
Out[81]: 
                            x         y         z
ts                                               
2014-05-15 10:38:00  0.120117  0.987305  0.116211
2014-05-15 10:39:00  0.117188  0.984375  0.122070
2014-05-15 10:40:00  0.119141  0.987305  0.119141
2014-05-15 10:41:00  0.116211  0.984375  0.120117
2014-05-15 10:42:00  0.119141  0.983398  0.118164

[5 rows x 3 columns]

In [82]: def myfunc(args):
   ....:        e=args[0] + 2*args[1]
   ....:        f=args[1]*args[2] +1
   ....:        g=args[2] + args[0] * args[1]
   ....:        return [e,f,g]
   ....: 

In [83]: df.apply(myfunc ,axis=1)
Out[83]: 
                            x         y         z
ts                                               
2014-05-15 10:38:00  2.094727  1.114736  0.234803
2014-05-15 10:39:00  2.085938  1.120163  0.237427
2014-05-15 10:40:00  2.093751  1.117629  0.236770
2014-05-15 10:41:00  2.084961  1.118240  0.234512
2014-05-15 10:42:00  2.085937  1.116202  0.235327

Answer 2

基于@U2EF1出色的answer，我创建了一个方便的函数，它应用一个指定的函数，该函数将元组返回到dataframe字段，并将结果扩展回dataframe。

def apply_and_concat(dataframe, field, func, column_names):
    return pd.concat((
        dataframe,
        dataframe[field].apply(
            lambda cell: pd.Series(func(cell), index=column_names))), axis=1)

用法：

df = pd.DataFrame([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'], columns=['A'])
print df
   A
a  1
b  2
c  3

def func(x):
    return x*x, x*x*x

print apply_and_concat(df, 'A', func, ['x^2', 'x^3'])

   A  x^2  x^3
a  1    1    1
b  2    4    8
c  3    9   27

希望它能帮助别人。

Answer 3

返回Series并将它们放入数据帧中。

def myfunc(a, b, c):
    do something
    return pd.Series([e, f, g])

这样做的好处是，您可以为每个结果列添加标签。如果返回一个数据帧，它只会为组插入多行。