Python pandas，.apply，使用多个返回值

Question

in[1]:  

import pandas as pd

    def somefunc(input1, input2):
        output1 = 1
        output2 = 2

        return [output1, output2]


d = {'col1': ['A1', 'B1'], 'col2': ['A2', 'B2']}
df = pd.DataFrame(data=d)

df[['col3', 'col4']] = df.apply(lambda x: somefunc(x['col1'], x['col2']), 
axis=1)

print df  

out[1]:  

   col1 col2  col3  col4
0   A1   A2     1     2
1   B1   B2     1     2

一些功能:
- 使用参数 input1 和 input2 从 url 中的 json 中获取数据并将其放入 新数据框 df2
- 使用来自 df2
的值创建 output1、output2- 计算输出变量以节省 RAM 时删除数据帧

这执行得很好，但我想返回 3 个返回错误的值

in[2]:  

import pandas as pd

    def somefunc(input1, input2):
        output1 = 1
        output2 = 2  
        output3 = 3


        return [output1, output2, output3]


d = {'col1': ['A1', 'B1'], 'col2': ['A2', 'B2']}
df = pd.DataFrame(data=d)

df[['col3', 'col4', 'col5']] = df.apply(lambda x: somefunc(x['col1'], x['col2']), 
axis=1)

print df  

out[2]:  
"ValueError: Columns must be same length as key"

错误与我的实际程序不同，但我想它是相关的；

KeyError: "['col3' 'col4' 'col5'] not in index"

为什么这适用于一个和两个输出而不是三个？
Python 2.7.14

Answer 1

解决方案是从自定义函数返回 Series:

def somefunc(input1, input2):
    output1 = 1
    output2 = 2  
    output3 = 3

    return pd.Series([output1, output2, output3])

d = {'col1': ['A1', 'B1'], 'col2': ['A2', 'B2']}
df = pd.DataFrame(data=d)

df[['col3', 'col4', 'col5']] = df.apply(lambda x: somefunc(x['col1'], x['col2']), axis=1)
print (df)
  col1 col2  col3  col4  col5
0   A1   A2     1     2     3
1   B1   B2     1     2     3

或者通过构造函数从 list 中创建 DataFrame:

def somefunc(input1, input2):
    output1 = 1
    output2 = 2  
    output3 = 3

    return [output1, output2, output3]

d = {'col1': ['A1', 'B1'], 'col2': ['A2', 'B2']}
df = pd.DataFrame(data=d)

df1 = df.apply(lambda x: somefunc(x['col1'], x['col2']), axis=1)
df[['col3', 'col4', 'col5']] = pd.DataFrame(df1.values.tolist())
print (df)
  col1 col2  col3  col4  col5
0   A1   A2     1     2     3
1   B1   B2     1     2     3