如何在pandas

Question

假设我有一个数据框

>>> df = pd.DataFrame({"body": ["abc", "def", "ghi"]})
>>> df
  body
0  abc
1  def
2  ghi

我只有演示

的魔术功能

def magic(string):
    return {"first": string[0], "second": string[1]}

有没有办法可以快速将此函数应用于df并将返回dict中的所有值添加回df（即，因此df将具有[＆＃34; body＆＃34;，＆ ＃34;第一个＆＃34;，＆＃34;第二个＆＃34;]？

更新：

输出示例：

>>> df_out
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h

更新1： 真正的魔法＆＃34;函数非常大：它将在df中占用一个字段并返回一个len~ = 100的字典。因此效率很重要。

Answer 1

我这样做：

In [4]: df[['first','second']] = df.body.str.extract(r'(.)(.)', expand=True)

In [5]: df
Out[5]:
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h

Answer 2

您可以按照以下步骤操作，例如：

In [5]: df = pd.DataFrame({"body": ["abc", "def", "ghi"]})

In [6]: df
Out[6]: 
  body
0  abc
1  def
2  ghi

In [7]: df.body.apply(lambda x: pd.Series({"first": x[0], "second": x[1]}))
Out[7]: 
  first second
0     a      b
1     d      e
2     g      h

In [8]: df[['first','second']] = df.body.apply(lambda x: pd.Series({"first": x[0], "second": x[1]}))

In [9]: df
Out[9]: 
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h

使用你的魔法功能：

In [11]: df = pd.DataFrame({"body": ["abc", "def", "ghi"]})

In [12]: df
Out[12]: 
  body
0  abc
1  def
2  ghi

In [13]: def magic(string):
   ....:         return {"first": string[0], "second": string[1]}
   ....: 

In [14]: df[['first','second']] = df.body.apply(lambda x: pd.Series(magic(x)))
In [15]: df
Out[15]: 
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h

修改 根据您在下面的评论中的问题，您可以使用df.join不必明确地写出列的名称：

In [39]: df.join(df.body.apply(lambda x: pd.Series(magic(x))))
Out[39]: 
  body first second
0  abc     a      b
1  def     d      e
2  ghi     g      h