Создайте новые столбцы в pandas dataframe, используя apply

Question

Я хочу создать новые столбцы в кадре данных pandas на основе другого значения столбца, используя apply.Я получаю эту ошибку и не понимаю, почему:

File "C:\dev\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2448, in _setitem_array
    raise ValueError('Columns must be same length as key')
ValueError: Columns must be same length as key

Я неправильно понимаю функцию применения?Можете ли вы обновить / создать несколько столбцов, используя один вызов apply?

Вот мои примеры данных:

import pandas as pd

x = pd.DataFrame({'VP': ['Brian', 'Sarah', 'Sarah', 'Brian', 'Sarah'],
                  'Director': ['Jim', 'Ian', 'Ian', 'Jim', 'Jerry'],
                  'Requester': ['Kelly', 'Dave', 'Jordan', 'Matt', 'Rob'],
                  'VP from Query': ['Jordan', 'Justin', 'Sarah', 'Brian', 'Sarah'],
                  'Director from Query': ['Other', 'Other', 'Ian', 'Jim', 'Jerry'],
                  'Requester from Query': ['Kelly', 'Dave', 'Jordan', 'Matt', 'Rob']
                  })
x = x[['VP', 'Director', 'Requester', 'VP from Query', 'Director from Query', 'Requester from Query']]


def set_suggested_hierarchy(row):
    if row['VP'] != row['VP from Query']:
        return row[['VP', 'Director']]
    else:
        return row[['VP from Query', 'Director from Query']]


x[['Suggested VP', 'Suggested Director']] = x.apply(lambda row: set_suggested_hierarchy(row), axis=1)

Большое вам спасибо

Answer 1

Одним из решений было бы возвращение всей строки кадра данных, поскольку вы применяете эту функцию ко всему кадру данных:

def set_suggested_hierarchy(row):

    if row['VP'] != row['VP from Query']:
        row['Suggested VP'] = row['VP']
        row['Suggested Director'] = row['Director']
    else:
        row['Suggested VP'] = row['VP from Query']
        row['Suggested Director'] = row['Director from Query']

    return row

x = x.apply(lambda row: set_suggested_hierarchy(row), axis=1)

Answer 2

Я думаю, вам следует избавиться от apply(axis=1) все вместе.Кажется, ваша логика может быть реализована как:

import numpy as np

x['Suggested VP'] = x.VP
x['Suggested Director'] = np.where(x.VP != x['VP from Query'], 
                                   x.Director, x['Director from Query'])

Answer 3

Я нашел ответ здесь: https://datascience.stackexchange.com/questions/29115/pandas-apply-return-must-have-equal-len-keys-and-value-when-setting-with-an-ite

По сути, мне нужно было изменить лямбда-функцию, чтобы она возвращала серию:

def set_suggested_hierarchy(row):
    if row['VP'] != row['VP from Query']:
        return pd.Series([row['VP'], row['Director']])
    else:
        return pd.Series([row['VP from Query'], row['Director from Query']])