使用pandas apply返回多列时遇ValueError：无法解包过多值

报错原因 #

你用apply(axis=1)返回元组时，默认会生成一个每个元素都是元组的Series，直接用df_test['a'], df_test['b']去解包这个Series，相当于要把Series里的5个元组分配给2个变量，自然触发ValueError: too many values to unpack (expected 2)。

两种可行修复方案 #

方案1：让函数返回Series

修改calc_test函数，使其返回pd.Series，这样apply会直接生成DataFrame，可直接赋值给新列：

import pandas as pd

def calc_test(row):
    a = row['col1'] + row['col2']
    b = row['col1'] / row['col2']
    # 返回带列名的Series
    return pd.Series([a, b], index=['a', 'b'])

df_test_dict={'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[10,20,30,40,50]}
df_test=pd.DataFrame(df_test_dict)
# 直接赋值给多列
df_test[['a', 'b']] = df_test.apply(calc_test, axis=1)
print(df_test)

方案2：使用result_type='expand'参数

在apply中指定result_type='expand'，让Pandas自动把元组展开成多列：

import pandas as pd

def calc_test(row):
    a = row['col1'] + row['col2']
    b = row['col1'] / row['col2']
    return (a,b)

df_test_dict={'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[10,20,30,40,50]}
df_test=pd.DataFrame(df_test_dict)
# 添加result_type参数展开元组
df_test[['a', 'b']] = df_test.apply(lambda row: calc_test(row), axis=1, result_type='expand')
print(df_test)

两种方案执行后都会得到正确结果：

col1  col2   a    b
0     1    10  11  0.1
1     2    20  22  0.1
2     3    30  33  0.1
3     4    40  44  0.1
4     5    50  55  0.1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者roudan