通過apply將一個靜態列表添加到一個新的Pandas Dataframe列

Question

我有一個複雜的函數，爲Pandasdataframe中的每一行生成一個list。我想在這個新列中的每一行中輸入值mylist。

熊貓這樣做的能力似乎取決於起始數據框中的列數。

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(data=[['A', 'D'], 
         ['B', 'E'], 
         ['C', 'F']], 
        columns=['col1', 'col2']) 

df1 = pd.DataFrame(data=[['A', 'D', 'G'], 
         ['B', 'E', 'H'], 
         ['C', 'F', 'I']], 
        columns=['col1', 'col2', 'col3']) 

def add_list(row): 
    return [1,3, 3] 

df['mylist'] = df.apply(add_list, axis=1) 
print df 

收率：

col1 col2  list 
0 A D [1, 3, 3] 
1 B E [1, 3, 3] 
2 C F [1, 3, 3] 

該附加代碼產生ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1。爲什麼起始dataframe中的列數有影響？

df1['mylist'] = df1.apply(add_list, axis=1) 
print df1 

如果我改變功能到下方（添加一種元素），則不存在錯誤：

def add_list(row): 
    return [1,3, 3, 4] 

預期輸出：

col1 col2 col3  list 
0 A D G [1, 3, 3] 
1 B E H [1, 3, 3] 
2 C F I [1, 3, 3] 

Answer 1

這是怪異的行爲。解決方案似乎是返回一個元組而不是一個列表。

def add_list(row): 
    return (1, 3, 3) 

df1['mylist'] = df1.apply(add_list, axis=1).apply(list) 

在最後一行中，您會注意到元組一旦在數據框中就被轉換爲列表。