将 df.apply() 的输出一次写入多个列

我正在尝试编写一个函数的结果，该函数将多个参数返回到多个 Pandas 列。

最初，我使用了 zip(*df.apply(..) )，但这感觉非常“hacky”且非Pythonic。

我发现 df.apply() 有一个参数 result_type='expand'，它似乎做了我正在寻找的事情：返回多列。

但是，当将此结果扩展到列时，我收到非常奇怪的结果（请参阅代码）。

df['A'] = range(4)

def square(row):
    return row['A']**2, row['A']**3

df.apply(square, axis=1, result_type='expand')
>>>
    0   1
0   0   0
1   1   1
2   4   8
3   9   27

df['B'], df['C'] = df.apply(square, axis=1, result_type='expand')
df
>>>
    A   B   C
0   0   0   1
1   1   0   1
2   2   0   1
3   3   0   1

我期望 DF['B'] 和 DF['C'] 包含返回的列 0 和 1 以及正确的值，但它们包含一系列 0 和一系列 1。

将 apply 函数的结果写入多个 DataFrame 列的正确且 Python 的方法是什么？

尝试在创建 2 个新列时分配展开，例如：

df[['B','C']]=df.apply(square, axis=1, result_type='expand')
print(df)

   A  B   C
0  0  0   0
1  1  1   1
2  2  4   8
3  3  9  27