熊猫：从一列生成多列答案

【问题标题】：Pandas: Generate multiple columns from a column熊猫：从一列生成多列
【发布时间】：2014-11-27 08:55:11
【问题描述】：

假设我有一个这样的数据框：

现在，如果我想从X 生成三个新列，即X+12、X-12 和X+100。最终的 df 将有 4 列：X、X+12、X-12 和 X+100。

我如何以干净的方式做到这一点？ .apply 仅将一列转换为另一列。如何使用此功能将一列转换为多列？有没有办法做到这一点？

我正在寻找 Pandas 的方法，最好使用 .apply 或任何其他合适的函数。

编辑：忘记添加更多信息。我有一个函数，它接受这个值并从这个值生成一个值向量。我应该可以将它与类似的东西一起使用：

df[['X1','X2','X3']] = df.X.apply(f)

f 在哪里：

    def f(x):
      return x+12, x-12, x+100

我希望能够以这种方式生成列。这可能吗？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 pandas multiple-columns

【解决方案1】：

Afaik，您无法通过 df[['X1','X2','X3']] = .. 处理尚不存在的列。但以下方法可行：

def f(x):
  return x.add(12), x.sub(12), x.add(100)
df['X+12'], df['X-12'], df['X+100'] = f(df)

【讨论】：

【解决方案2】：

就像多个语句一样：

In [31]:

df['X+12'], df['X-12'], df['X+100'] = df+12, df-12, df+100
df
Out[31]:
     X  X+12  X-12  X+100
0   17    29     5    117
1  120   132   108    220
2 -290  -278  -302   -190

编辑

我认为由于返回值的形状和预期的返回类型，您想要做的事情不会起作用。另一种方法是应用 lambda 并连接结果：

In [66]:

pd.concat([df,df.X.apply(lambda s: pd.Series({'X+12':s+12, 'X-12':s-12, 'X+100':s+100}))], axis=1)

Out[66]:
     X  X+100  X+12  X-12
0   17    117    29     5
1  120    220   132   108
2 -290   -190  -278  -302

@der_die_das_jojo 也是一个不错的答案

【讨论】：

我刚刚编辑了我的问题以反映我正在寻找的方式。
我刚刚遇到了这个 SO 问题：stackoverflow.com/questions/16236684/… 我认为这足以满足我的要求。我必须将 f 的返回类型更改为 dict。
@prashu 我编辑的答案（第二个）答案是基于那个问题，关键是它不是自动工作的，你必须强制返回类型，然后合并/合并