它提供了一个新的数据框架，其中包含原始数据框架的两列。

import pandas as pd
df = ...
df_with_two_columns = df.apply(lambda row:pd.Series([row['column_1'], row['column_2']], index=['column_1', 'column_2']),axis = 1)

简单明了:

def func(item_df):
  return [1,'Label 1'] if item_df['col_0'] > 0 else [0,'Label 0']
 
my_df[['col_1','col2']] = my_df.apply(func, axis=1,result_type='expand')

使用apply和zip将比Series方式快3倍。

def sizes(s):    
    return locale.format("%.1f", s / 1024.0, grouping=True) + ' KB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB', \
        locale.format("%.1f", s / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
df_test['size_kb'],  df_test['size_mb'], df_test['size_gb'] = zip(*df_test['size'].apply(sizes))

测试结果如下:

Separate df.apply(): 

    100 loops, best of 3: 1.43 ms per loop

Return Series: 

    100 loops, best of 3: 2.61 ms per loop

Return tuple:

    1000 loops, best of 3: 819 µs per loop

这是一种非常快速的方法，用apply和。只需将多个值作为列表返回，然后使用to_list()

import pandas as pd

dat = [ [i, 10*i] for i in range(100000)]

df = pd.DataFrame(dat, columns = ["a","b"])

def add_and_div(x):
    add = x + 3
    div = x / 3
    return [add, div]

start = time.time()
df[['c','d']] = df['a'].apply(lambda x: add_and_div(x)).to_list()
end = time.time()

print(end-start) # output: 0.27606

目前的一些回复还可以，但我想提供另一种可能更“泛化”的选项。这适用于我目前的熊猫0.23(不确定它是否适用于以前的版本):

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame([
  {'dir': '/Users/uname1', 'size': 994933},
  {'dir': '/Users/uname2', 'size': 109338711},
])

def sizes(s):
  a = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0, grouping=True) + ' KB'
  b = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 2, grouping=True) + ' MB'
  c = locale.format_string("%.1f", s['size'] / 1024.0 ** 3, grouping=True) + ' GB'
  return a, b, c

df_test[['size_kb', 'size_mb', 'size_gb']] = df_test.apply(sizes, axis=1, result_type="expand")

注意，诀窍在于apply的result_type参数，该参数将其结果展开为可以直接分配给新/旧列的DataFrame。

非常酷的答案!谢谢Jesse和jaumebonet!以下是我对以下方面的一些观察:

邮政编码(*…… ．.． result_type = "扩大")

虽然expand更优雅(pandifyed)，但**zip至少快2倍。在下面这个简单的例子中，我的速度快了4倍。

import pandas as pd

dat = [ [i, 10*i] for i in range(1000)]

df = pd.DataFrame(dat, columns = ["a","b"])

def add_and_sub(row):
    add = row["a"] + row["b"]
    sub = row["a"] - row["b"]
    return add, sub

df[["add", "sub"]] = df.apply(add_and_sub, axis=1, result_type="expand")
# versus
df["add"], df["sub"] = zip(*df.apply(add_and_sub, axis=1))