如何用df.apply调用多返回值函数一次性创建DataFrame多列？

你写的那种写法不可行，原因有两个：

• 首先，df_RoadSegments["NewTime"]["link"]是链式索引赋值，这种操作容易触发SettingWithCopyWarning，而且NewTime本身是普通列，不是嵌套的DataFrame，没法直接给它加子列；
• 更关键的是，你的lambda里还是每次调用getrouteinfo，完全没解决重复调用函数浪费计算的问题。

要实现一次性获取两个返回值、避免重复计算的需求，正确的做法是在apply里只调用一次getrouteinfo，取出需要的两个值后以元组返回，再用result_type="expand"参数把结果展开成两列。

给你两种实现方式：

方式一：用嵌套lambda简化写法 #

df_RoadSegments[["NewTime", "link"]] = df_RoadSegments.apply(
    lambda x: 
    (lambda res: (res[8], res[9]))(getrouteinfo(x["OriginCoordinates"], x["DestCoordinates"])),
    axis=1,
    result_type="expand"
)

方式二：定义独立函数，可读性更高 #

def extract_route_info(row):
    # 只调用一次函数，保存结果
    route_result = getrouteinfo(row["OriginCoordinates"], row["DestCoordinates"])
    # 返回需要的两个值（这里假设是索引8和9，根据你的实际需求调整）
    return route_result[8], route_result[9]

# 一次性生成两列
df_RoadSegments[["NewTime", "link"]] = df_RoadSegments.apply(extract_route_info, axis=1, result_type="expand")

这样每一行只会调用一次getrouteinfo，既避免了计算浪费，又能一次性生成你需要的两列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者peetman