如何从 Pandas 中的单个文本列高效创建多个新列？

使用 Pandas 基于单个文本列创建多个新列

问题：

从一个文本中提取多个值Pandas 中的文本列并将它们正确分配给新列是一个挑战。

解决方案：

要有效应用向 Pandas 列返回多个值的函数，请使用zip() 函数。与使用 df.iterrows() 进行迭代相比，此解决方案显着提高了性能。

实现：

<code class="python">def powers(x):
    return x, x**2, x**3, x**4, x**5, x**6

df = pd.DataFrame([[i] for i in range(10)], columns=['num'])
df['p1'], df['p2'], df['p3'], df['p4'], df['p5'], df['p6'] = \
    zip(*df['num'].map(powers))</code>

示例输出：

num	p1	p2	p3	p4	p5	p6
0	0	0	0	0	0	0
1	1	1	1	1	1	1
2	2	4	8	16	32	64
3	3	9	27	81	243	729
4	4	16	64	256	1024	4096
5	5	25	125	625	3125	15625
6	6	36	216	1296	7776	46656
7	7	49	343	2401	16807	117649
8	8	64	512	4096	32768	262144
9	9	81	729	6561	59049	531441

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