Pandas使用map时拆分元组输出的最佳实践与报错解决

你碰到的ValueError: too many values to unpack (expected 3)，是因为直接用map返回的Series赋值给多列时，Python会尝试把整个Series的所有元素（这里是7个元组）拆成3个变量，自然不匹配导致报错。

两种可行的解决方案： #

方案一：用apply搭配pd.Series

把函数返回的每个元组直接转成一行三列的Series，Pandas会自动匹配到DataFrame的新列中：

import pandas as pd

def last_3_divisions(number: int, divide_by: int):
    last_3 = {3: None, 2: None, 1: None}
    for x in range(3, 0,-1):
        number = number / divide_by
        last_3[x] = number 
    return last_3[3], last_3[2], last_3[1]

mydf = pd.DataFrame([8,6,7,5,3,0,9], columns=["mynum"])

# 修改后的赋值方式
mydf[["d3", "d2", "d1"]] = mydf["mynum"].apply(lambda x: pd.Series(last_3_divisions(x, 2)))

方案二：将map结果转为列表后构建DataFrame

先通过map得到含元组的Series，再把它转成列表，用这个列表直接创建DataFrame并赋值给新列：

# 先获取所有元组组成的Series
tuple_results = mydf["mynum"].map(lambda x: last_3_divisions(x, 2))
# 转成列表后构建DataFrame，指定索引和原表一致
mydf[["d3", "d2", "d1"]] = pd.DataFrame(tuple_results.tolist(), index=mydf.index)

两种方法都能正确把函数返回的三个值分别拆到d3、d2、d1三列里，解决报错问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者linkey apiacess