Pandas Dataframe Groupby应用具有多个列返回值的Lambda函数

Question

我对此一无所获。 我想做的是在现有数据帧上生成4个新列，方法是应用一个单独的函数，其中4个特定列作为输入，并返回4个初始列而不是4个输出列。 但是，该功能要求我在使用前按条件对数据帧进行切片。 我一直在使用for循环和追加，但是它非常慢。 我希望有一种方法可以执行MapReduce式的操作，该操作将使用我的DataFrame，进行groupby并应用我单独编写的函数。

该函数具有多个输出，因此，请想象一个这样的函数：

    def func(a,b,c,d):
        return f(a),g(b),h(c),i(d)

其中f，g，h，i是对输入执行的不同功能。 我正在尝试做类似的事情：

    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame({'a': range(10),
                       'b': range(10),
                       'c': range(10),
                       'd':range(10},
                       'e': [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1])

    df.groupby('e').apply(lambda df['x1'],df['x2'],df['x3'],df['x4'] =
                          func(df['a'],df['b'],df['c'],df['d']))

想知道这是否可能。 如果库中还有其他功能/更有效的解决方法，请务必提供建议。 谢谢。

编辑：这是一个示例输出

   a  b  c  d  e  f  g  h  i 
   --------------------------
   0  0  0  0  0  f1 g1 h1 i1
   1  1  1  1  1  f2 g2 h2 i2
    ... and so on 

我之所以希望这种操作方向是因为函数的操作依赖于执行该函数之前数据中的结构（因此称为groupby）。 以前，我在分割数据框时获得唯一值并对其进行迭代，然后再将其附加到新数据框。 以二次时间运行。

Answer 1

您可以执行以下操作：

def f(data):
    data['a2']=data['a']*2 #or whatever function/calculation you want
    data['b2']=data['b']*3 #etc etc
    #e.g. data['g']=g(data['b'])
    return data

df.groupby('e').apply(f)