在Pandas中,apply函数默认只返回应用函数后的列结果,而不包括原始DataFrame的其他列。如果想要强制apply返回原始DataFrame的所有列,可以通过两种方式实现。
第一种方式是使用result_type='expand'
参数。将apply函数的result_type
参数设置为'expand',可以将应用函数的返回值作为DataFrame返回,保留原始DataFrame的所有列。示例代码如下:
import pandas as pd
# 定义一个应用函数
def my_func(row):
# 在此处编写你的逻辑
return [row['column1'] + row['column2'], row['column3'] * 2]
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3],
'column2': [4, 5, 6],
'column3': [7, 8, 9]})
# 使用apply函数,并设置result_type参数为'expand'
result = df.apply(my_func, axis=1, result_type='expand')
# 将返回的结果与原始DataFrame合并
result = pd.concat([df, result], axis=1)
print(result)
第二种方式是使用apply
函数的apply
方法。通过将应用函数作为apply
方法的参数,并设置axis=1
,可以将应用函数应用于每一行,并返回一个包含所有列的Series。然后,可以使用join
方法将返回的Series与原始DataFrame合并。示例代码如下:
import pandas as pd
# 定义一个应用函数
def my_func(row):
# 在此处编写你的逻辑
return pd.Series([row['column1'] + row['column2'], row['column3'] * 2])
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3],
'column2': [4, 5, 6],
'column3': [7, 8, 9]})
# 使用apply方法,并设置axis参数为1
result = df.apply(lambda row: my_func(row), axis=1)
# 将返回的结果与原始DataFrame合并
result = df.join(result)
print(result)
以上两种方式都可以实现强制apply返回原始DataFrame的所有列。根据具体的需求和数据结构,选择适合的方式即可。
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