Pandas Apply函数返回两个新列

Pandas是一种Python数据处理库，它提供了各种功能和工具，用于有效地处理和分析大型数据集。其中的apply()函数是Pandas中的一种高级函数，它允许用户对数据进行自定义的操作。

apply()函数的作用是将用户定义的函数应用到Pandas数据结构（如DataFrame或Series）的一行或一列上，并返回结果。在这个特定的问题中，apply()函数将返回两个新列。

该函数可以用于DataFrame和Series对象。当应用于DataFrame对象时，apply()函数可以在每一行或每一列上调用用户自定义的函数，并返回结果。当应用于Series对象时，apply()函数可以在每个元素上调用用户自定义的函数，并返回结果。

下面是一个示例代码，展示了如何使用apply()函数返回两个新列：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数，用于返回两个新列
def custom_function(row):
    new_column1 = row['A'] + row['B']
    new_column2 = row['B'] - row['C']
    return pd.Series([new_column1, new_column2])

# 使用apply函数将函数应用于每一行
new_columns = df.apply(custom_function, axis=1)

# 将新列添加到原始DataFrame中
df['New Column 1'] = new_columns[0]
df['New Column 2'] = new_columns[1]

# 打印结果
print(df)

上述代码中，我们创建了一个示例的DataFrame，并定义了一个名为custom_function的自定义函数。该函数根据列A和列B的值计算两个新的列，并返回一个包含这两个新列值的Series对象。然后，我们使用apply()函数将该自定义函数应用到DataFrame的每一行（axis=1），并将返回的结果添加到原始DataFrame中的两个新列中。

这只是apply()函数的一个示例用法，实际上，apply()函数可以根据用户的需求进行各种操作，包括数据清洗、数据转换、特征工程等等。

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