在apply上使用Dask返回多个列(一个DataFrame，so)

在apply上使用Dask返回多个列，意味着我们想在一个Dask DataFrame中创建一个新的列或者更新现有的列。Dask是一个灵活的并行计算框架，可用于处理大规模数据集。

首先，让我们了解一下Dask。Dask是一个用于并行计算的开源Python库，它可以处理大规模数据集，并将其拆分成小块以在分布式环境中进行计算。Dask提供了与Pandas类似的API，并且可以无缝地与NumPy、Pandas和其他常用的Python数据科学工具集成。

在Dask中，可以使用apply方法对DataFrame进行操作。apply方法接受一个函数作为参数，并将其应用于每一行或每一列。当使用apply返回多个列时，可以通过将其打包成元组或字典的方式进行返回。

下面是一个示例代码，演示如何在apply中返回多个列：

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd

# 创建一个示例的Dask DataFrame
df = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                                 'B': [4, 5, 6],
                                 'C': [7, 8, 9]}), npartitions=2)

# 定义一个函数，接受一行数据，并返回两个新的列
def transform(row):
    return row['A'] * 2, row['B'] * 3

# 在Dask DataFrame上使用apply方法，并指定axis为1表示按行操作
# 结果将会返回一个包含两个新列的Dask DataFrame
new_df = df.apply(transform, axis=1, meta=('x', 'int64', 'y', 'int64'))

# 执行计算，并将结果转换为Pandas DataFrame进行显示
result = new_df.compute()
print(result)

在上述代码中，我们首先创建了一个示例的Dask DataFrame。然后，定义了一个transform函数，该函数接受一行数据，并返回两个新的列。我们在Dask DataFrame上使用apply方法，指定了transform函数，并通过meta参数指定了返回的列的类型。最后，通过compute方法执行计算，并将结果转换为Pandas DataFrame进行显示。

以上示例中，我们在apply上返回了两个新的列。你可以根据需求定义自己的函数，并返回任意数量的列。

需要注意的是，Dask的计算是惰性执行的，因此在执行计算之前，必须调用compute方法将其转换为实际的结果。

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