使用Apply，Python 3.6从函数返回值更新数据框的多个字段答案

【问题标题】：Update Multiple Fields of Dataframe from Function return values using Apply, Python 3.6使用Apply，Python 3.6从函数返回值更新数据框的多个字段
【发布时间】：2019-09-10 10:26:29
【问题描述】：

我有带有“Indicator_Name”字段的数据框，其中包含一些文本，我正在应用一些返回 2 个值并需要在数据框中更新相同值的函数

函数“String_Year_Pick_V2”返回两个值，如“XYZ”、“ABC”，需要将这些值与每个“Indicator_Name”相加

我试过下面的脚本：

DataT[['Indicator 2', 'Year']] = DataT['Indicator_Name'].apply(String_Year_Pick_V2, axis=1)

Error:
TypeError: String_Year_Pick_V2() got an unexpected keyword argument 'axis'

DataT[['Indicator 2', 'Year']] = DataT['Indicator_Name'].apply(String_Year_Pick_V2)
Error: ValueError: shape mismatch: value array of shape (252,) could not be broadcast to indexing result of shape (2,252

脚本：DataT['Indicator_Name'].apply(String_Year_Pick_V2) - 给出结果

DataT[['Indicator 2', 'Year']] = DataT.apply(lambda Row: String_Year_Pick_V2(Row['Indicator_Name']), axis=1)
Error: ValueError: shape mismatch: value array of shape (252,) could not be broadcast to indexing result of shape (2,252)

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe apply

【解决方案1】：

您可以在函数的输出中创建Series：

def String_Year_Pick_V2(x):
    #your code
    year = x + 2000
    ind = x + 10
    return pd.Series([ind, year])

DataT = pd.DataFrame({'Indicator_Name':[1,2,3]})

DataT[['Indicator 2', 'Year']] = DataT['Indicator_Name'].apply(String_Year_Pick_V2)
print (DataT)
   Indicator_Name  Indicator 2  Year
0               1           11  2001
1               2           12  2002
2               3           13  2003

【讨论】：