pandas apply 函数将多个值返回到 pandas 数据框中的行

我有一个带有时间索引的数据框和包含 3D 向量坐标的 3 列：

                         x             y             z
ts
2014-05-15 10:38         0.120117      0.987305      0.116211
2014-05-15 10:39         0.117188      0.984375      0.122070
2014-05-15 10:40         0.119141      0.987305      0.119141
2014-05-15 10:41         0.116211      0.984375      0.120117
2014-05-15 10:42         0.119141      0.983398      0.118164

我想对每一行应用一个转换，同时返回一个向量

def myfunc(a, b, c):
    do something
    return e, f, g

但如果我这样做：

df.apply(myfunc, axis=1)

我最终得到了一个 Pandas 系列，其元素是元组。这是因为 apply 将获取 myfunc 的结果而不解压它。如何更改 myfunc 以便获得具有 3 列的新 df？

Edit:

以下所有解决方案均有效。系列解决方案确实允许列名称，列表解决方案似乎执行得更快。

def myfunc1(args):
    e=args[0] + 2*args[1]
    f=args[1]*args[2] +1
    g=args[2] + args[0] * args[1]
    return pd.Series([e,f,g], index=['a', 'b', 'c'])

def myfunc2(args):
    e=args[0] + 2*args[1]
    f=args[1]*args[2] +1
    g=args[2] + args[0] * args[1]
    return [e,f,g]

%timeit df.apply(myfunc1 ,axis=1)

100 loops, best of 3: 4.51 ms per loop

%timeit df.apply(myfunc2 ,axis=1)

100 loops, best of 3: 2.75 ms per loop

Return Series它会将它们放入 DataFrame 中。

def myfunc(a, b, c):
    do something
    return pd.Series([e, f, g])

这样做的好处是您可以为每个结果列添加标签。如果您返回一个 DataFrame，它只会为该组插入多行。