提问人：knightcool 提问时间：8/3/2020 更新时间：8/3/2020 访问量：752
df.apply（） 中的 pandas 错误仅适用于特定 DataFrame
pandas error in df.apply() only for a specific dataframe
问：
在熊猫身上注意到了一些非常奇怪的东西。我的数据帧（有 3 行和 3 列）如下所示：
当我尝试使用以下命令将 ID 和 Name（用下划线分隔）提取到它们自己的列时，它给了我一个错误：
df[['ID','Name']] = df.apply(lambda x: get_first_last(x['ID_Name']), axis=1, result_type='broadcast')
错误是：
ValueError: cannot broadcast result
不过，这是有趣的部分..当我从原始数据帧中删除“From_To”列时，执行相同的 df.apply（） 来拆分ID_Name效果很好，我得到了这样的新列：
我检查了很多 SO 答案，但似乎都没有帮助。我在这里错过了什么？
P.S. get_first_last 是一个非常简单的函数，如下所示：
def get_first_last(s):
str_lis = s.split("_")
return [str_lis[0], str_lis[1]]
答：
2赞
elouassif
8/3/2020
#1
来自熊猫的文档。DataFrame.应用：
'broadcast' ： 结果将广播到 DataFrame 的原始形状，原始索引和列将被保留。
所以问题是你的数据帧的原始形状是 （3， 3），而你的 apply 函数的结果是 2 列，所以你有一个不匹配。这也解释了为什么当你删除“From_To”时，新形状是（3,2），现在你有一个匹配项......
您可以使用“广播”而不是“扩展”，您将获得预期的结果。
table = [
['1_john', 23, 'LoNDon_paris'],
['2_bob', 34, 'Madrid_milan'],
['3_abdellah', 26, 'Paris_Stockhom']
]
df = pd.DataFrame(table, columns=['ID_Name', 'Score', 'From_to'])
df[['ID','Name']] = df.apply(lambda x: get_first_last(x['ID_Name']), axis=1, result_type='expand')
希望这有帮助！
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knightcool
8/4/2020
啊......”原始形状“！这就是我错过的关键词。谢谢。。有时我们确实需要第二双眼睛。:)顺便说一句，“扩展”也是一个有趣的。
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Grzegorz Skibinski
8/3/2020
#2
这绝对不是一个好的用例，你应该这样做：apply
df[["ID", "Name"]]=df["ID_Name"].str.split("_", expand=True, n=1)
您的数据将输出哪个（我只从您的数据框中获取了前 2 列）：
ID_Name Score ID Name
0 1_john 23 1 john
1 2_bob 34 2 bob
2 3_janet 45 3 janet
现在只是为了以防万一你会有多个（例如作为名称的一部分） - 以确保你最多返回 2 列（否则上面的代码会失败）n=1_
例如，如果我们稍微修改您的代码，我们会得到以下输出：
ID_Name Score ID Name
0 1_john 23 1 john
1 2_bob_jr 34 2 bob_jr
2 3_janet 45 3 janet
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result_type='expand'applydf['ID_Name'].str.split('_', expand=True)