如果数据框为空，熊猫应用函数（UDF）无法返回多个值

Question

我希望能够从 pandas UDF（应用函数）返回多个列。这很好用，只要数据框不为空！ 如果它是空的，它会失败：not enough values to unpack (expected 3, got 0)。这是否被视为熊猫中的错误？还是应该强制用户在执行函数之前手动检查过滤数据帧的长度？或者有没有更好的方法来避免遇到这个问题？

import pandas as pd

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

def my_function(x):
    #print(x)
    # some computation
    # returns multiple values (tuple)
    # simplified here
    return 1,1,1

df = df[df.foo > 10]
df['r1'], df['r2'], df['r3'] = zip(*df.apply(my_function, axis=1))
df

Answer 1

一种解决方案是将pd.concat 与result_type='expand' 结合使用。

cols = {0: 'r1', 1: 'r2', 2: 'r3'}
df = pd.concat([df, df.apply(my_function, axis=1, result_type='expand')], axis=1).rename(columns=cols)

之后您必须重命名这些列。此外，生成的空数据框重复前两列：

输出：

    foo bar foo bar

对

    foo bar

两个数据框都是空的，因此您可能不感兴趣。

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我认为在 pandas 中检查空数据框是一种很好的做法。所以，评论中的 Siddhants 解决方案就好了。