Pandas将函数应用于列，并从函数返回中填充2列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。当我们需要将一个函数应用于列，并从函数返回中填充两列时，可以使用Pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，我们需要创建一个DataFrame对象，该对象包含需要处理的数据列。然后，我们可以使用apply函数将一个自定义的函数应用于该列，并将返回值填充到新的列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含需要处理的数据列的DataFrame对象
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将其应用于列，并返回两个值
def my_function(x):
    return x * 2, x * 3

# 使用apply函数将函数应用于列，并填充返回值到新的列中
df[['col2', 'col3']] = df['col1'].apply(lambda x: pd.Series(my_function(x)))

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将会输出以下结果：

   col1  col2  col3
0     1     2     3
1     2     4     6
2     3     6     9
3     4     8    12
4     5    10    15

在这个例子中，我们创建了一个包含一列数据的DataFrame对象。然后，我们定义了一个函数my_function，该函数将输入值乘以2和3，并返回两个值。接下来，我们使用apply函数将该函数应用于列col1，并将返回值填充到新的列col2和col3中。

这是一个简单的示例，展示了如何使用Pandas将函数应用于列，并从函数返回中填充两列。在实际应用中，可以根据具体需求编写自定义的函数，并根据需要填充更多的列。Pandas提供了丰富的功能和方法，可以满足各种数据处理和分析的需求。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍页面：Pandas产品介绍。