使用 apply 将 Series 存储到 pandas DataFrame 单元格中答案

【问题标题】：Storing Series into a pandas DataFrame cell using apply使用 apply 将 Series 存储到 pandas DataFrame 单元格中
【发布时间】：2019-05-01 23:46:08
【问题描述】：

我有一个返回系列的函数。我使用 apply() 将函数应用于我的 DataFrame，并且我想将生成的 Series 存储到数据框的新列中。例如，

   | 1 |                  2
---+---+------------------------------------
 0 | 1 | <class 'pandas.core.series.Series'>
 1 | 2 | <class 'pandas.core.series.Series'>
 2 | 3 | <class 'pandas.core.series.Series'>

但是，pandas 似乎想扩展系列并将其存储到多个列中，所以我得到一个 ValueError: Wrong number of items passed 3，placement means 1。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({1: [1, 2, 3]})


def f(x):
    return pd.Series(['a', 'b', 'c'])

df[2] = df.apply(f, axis=1)

应该如何处理？

【问题讨论】：

您似乎可以使用 df[2] = [f(x) for x in df[1]] 来做到这一点，但我不确定在数据框的单元格中设置一个系列真的是个好主意。
谢谢 Ben，你的似乎更接近答案，因为它仍然使用 f() 来生成系列，但为什么这是一个坏主意？
在 W-B 的回答下查看@Kyle 的评论。

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

我不建议您将series 保存到数据框单元格中，但这是转换为对象的一种方法

df['2']=[pd.Series(['a', 'b', 'c'])]*len(df)

【讨论】：

谢谢 W-B，是否有特殊原因不将系列保存到数据框中？
如果您有对象类型列，您从 pandas 获得的所有优化和优势都将丢失。如果您想对相关列进行逻辑分组，您可以考虑使用多索引作为列名。
谢谢@Kyle，这很有帮助。在这种情况下，需要（或至少想要）将系列存储在数据框中是暂时的，因为它会在稍后转换为其他内容。
那么我建议存储为独立的系列或列表。