将函数应用于两列熊猫数据帧以获取两个新列

Question

我有一个熊猫数据框，上面有Longitude列和Latitude列。我想从他们那里得到X和Y。utm中有一个名为from_latlon的函数可以执行此操作。它接收Latitude和Longitude并给出[X,Y].这是我的工作：

    def get_X(row):
        return utm.from_latlon(row['Latitude'], row['Longitude'])[0]
    def get_Y(row):
        return utm.from_latlon(row['Latitude'], row['Longitude'])[1] 
    df['X'] = df.apply(get_X, axis=1)
    df['Y'] = df.apply(get_Y, axis=1)

我想定义一个函数get_XY并只应用一次from_latlon以节省时间。我看了一下这里，这里和这里，但我找不到用一个apply函数制作两列的方法。谢谢。

Answer 1

您可以从函数返回一个列表：

d = pandas.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4, 5],
    "B": [8, 88, 0, -8, -88]
})
def foo(row):
    return [row["A"]+row["B"], row["A"]-row["B"]]
>>> d.apply(foo, axis=1)
    A   B
0   9  -7
1  90 -86
2   3   3
3  -4  12
4 -83  93

您也可以返回系列。 这允许您指定返回值的列名：

def foo(row):
    return pandas.Series({"X": row["A"]+row["B"], "Y": row["A"]-row["B"]})
>>> d.apply(foo, axis=1)
    X   Y
0   9  -7
1  90 -86
2   3   3
3  -4  12
4 -83  93

Answer 2

我合并了来自类似线程的几个答案，现在有一个通用的多列输入、多列输出模板，我在 Jupyter/pandas 中使用：

# plain old function doesn't know about rows/columns, it just does its job.
def my_func(arg1,arg2):
    return arg1+arg2, arg1-arg2  # return multiple responses
df['sum'],df['difference'] = zip(*df.apply(lambda x: my_func(x['first'],x['second']),axis=1))