版上各位好
我这边在实际操作上碰到个需求
就是我该如何用apply 搭配自定义的function去返回数个df
我知道可以用 df[['A1', 'A2']]=df.apply(func)
然后func只要 return pd.Series([a1, a2])
这样就可以一次产生数个column
但我现在问题是在于说 我该如何产生数个df
就是我希望 df1, df2 = df.apply(func)
但这样我不知道该如何操作
我先简述一下概况，假若我手头上有一个dataframe
每一个column 各是不同种类的商品 index则是按照先后顺序排列
假设如下:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': [101, 102, 99, 100, 105],
'B': [27, 31, 33, 34, 40],
'C': [300, 211, 203, 299, 254]
})
然后我又自定义一个计算过程
但这计算过程中，可能会产出数个不同资讯
然后我想将这些 资讯各自存成一个df
举个例来说，我定义一个function 如下
def test(s):
for i , val in s.iteritems():
x=10 // val
y= 1 if val - (x*1000) > 3 else -1
然后我希望将 x 跟 y的结果另外存成两个df
这样我就会有一个df是 A B C 的x 跟 A B C 的y
但...不知道该如何才能将结果返回成两个df
因此想询问版上大大们，python该如何有办法达到上述的诉求
或是若不行的话，有什么建议的方式可以达到一样的效果
目前我只想到就写两个def function
但因为我想说这两个function有很多重复到的地方
所以想说就不要那么拖时间，就写在一个def 内
还劳烦版友们解答，也谢谢愿意花时间了解我问题的人