我正在对Pandas应用一个函数DataFrame，并返回一个tuple，以DataFrame使用转换成多列zip(* )。
返回的tuple包含一个list，其中包含一个或多个tuples。
如果嵌套的至少一个lists包含tuples与其余嵌套不同的计数lists，则一切正常。
在极少数情况下，函数返回所有嵌套的lists具有相等 tuple计数的嵌套，AssertionError: Shape of new values must be compatible with manager shape会引发an 。
我怀疑Pandas看到了一致的嵌套list长度，并试图将它们拆list(tuples)成单独的列。
list无论上述条件如何，我如何强制熊猫始终按原样存储返回的商品？
（Python 3.7.4，Pandas 1.0.3）
起作用的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
def simple_function(type_count):
calculated_value1 = np.random.randint(5)
calculated_value2 = np.random.randint(5)
types_list = [tuple((x, calculated_value2)) for x in range(0, type_count)]
return calculated_value1, types_list
df = pd.DataFrame([{'name': 'Joe', 'types': 1},
{'name': 'Beth', 'types': 1},
{'name': 'John', 'types': 1},
{'name': 'Jill', 'types': 2},
], columns=['name', 'types'])
df['calculated_result'], df['types_list'] = zip(*df['types'].apply(simple_function))
引发的代码AssertionError: Shape of new values must be compatible with manager shape：
import pandas as pd
import numpy as np
def simple_function(type_count):
calculated_value1 = np.random.randint(5)
calculated_value2 = np.random.randint(5)
types_list = [tuple((x, calculated_value2)) for x in range(0, type_count)]
return calculated_value1, types_list
df = pd.DataFrame([{'name': 'Joe', 'types': 1},
{'name': 'Beth', 'types': 1},
{'name': 'John', 'types': 1},
{'name': 'Jill', 'types': 1},
], columns=['name', 'types'])
df['calculated_result'], df['types_list'] = zip(*df['types'].apply(simple_function))
通过在结果列表中创建一个DataFrame：
df[['calculated_result','types_list']] = pd.DataFrame(df['types'].apply(simple_function).tolist())
您可以使用数组获得类似的结果
df['calculated_result'], df['types_list'] = np.array(df['types'].apply(simple_function).tolist()).T
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