在数据分析和处理的过程中，你是否遇到过这样的情况：你需要根据 DataFrame 中的一列或多列数据进行复杂的计算，并且希望一次性返回两列甚至更多列的新数据？如果直接使用简单的赋值或者普通的循环，代码往往会变得冗长且难以维护。而在2026年的今天，随着数据规模从GB级向TB级迈进，代码的可读性与执行效率成为了我们衡量代码质量的双重标准。
这就是 Pandas 的 INLINECODE91653b50 方法大显身手的时候。虽然很多开发者习惯用它来进行单列的数据清洗或转换，但实际上，结合 INLINECODE982ffd10 参数或返回 Series 对象，我们可以非常优雅地实现“一行代码生成多列”的效果。在我们的团队最近的一个金融风控项目中，正是通过这种模式高效地完成了特征衍生。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 Pandas 的 INLINECODEddacf379 方法来返回多列数据。我们不仅会涵盖基础的语法，还会通过一系列实战示例，逐步揭开 INLINECODE84df0ed8、broadcast 等参数背后的工作机制。更重要的是，我们将融入2026年的现代开发理念，探讨如何结合 AI 辅助编程（如 Copilot 或 Cursor）来快速构建此类代码，以及如何避免在生产环境中踩坑。
理解 apply() 的核心机制
在开始编写代码之前，让我们先快速梳理一下 apply() 方法的基本工作原理，这有助于我们理解后续的高级用法。
当我们传递一个函数给 pandas.apply() 时，Pandas 会沿着指定的轴将数据拆分，并将拆分后的对象（通常是 Series）逐一传递给我们的函数。具体来说：
- axis=0（默认）：函数接收的每一行数据实际上是某一列的 Series（索引是 DataFrame 的行索引）。
- axis=1：函数接收的每一行数据实际上是某一行的 Series（索引是 DataFrame 的列名）。这是我们在处理多列返回时最常用的模式。
默认情况下（INLINECODEef45c65b），Pandas 会尝试推断返回类型。但如果我们要改变 DataFrame 的形状（例如从一行生成多行，或者从一行生成多列），我们就需要显式地告诉 Pandas 我们的意图，这就是 INLINECODEae737706 参数发挥作用的地方。你可以把它想象成一种“类型提示”，在 Pandas 这种基于鸭子类型的系统中，显式声明能减少很多不必要的错误。
准备工作：构建示例数据集
为了让我们接下来的演示更加直观，首先我们需要创建一个基础的 DataFrame。我们将使用 NumPy 来生成数据，并引入 Pandas 进行处理。
# 引入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 设置随机种子以保证结果可复现，这在机器学习实验中是必须的
np.random.seed(42)
# 构建一个模拟电商订单的 DataFrame
# 假设我们要处理价格和折扣数据
dataframe = pd.DataFrame({
‘price‘: [100, 200, 150, 50],
‘discount‘: [0.1, 0.2, 0.15, 0.05]
})
# 显示数据框内容
print("--- 原始订单数据 ---")
display(dataframe)
数据预览：
price discount
0 100 0.10
1 200 0.20
2 150 0.15
3 50 0.05
实战场景：逐步掌握返回多列的技巧
下面，我们将通过一系列由浅入深的示例，看看在实际开发中如何处理不同的返回值情况。
#### 示例 1：默认情况与通用函数
首先，让我们看看最基本的用法。如果我们使用的函数返回的是单个标量值，或者是一个能够直接映射到 DataFrame 的 NumPy 通用函数，Pandas 会非常智能地处理结果。
这里我们使用 numpy.sqrt() 函数，它会对元素进行开方。虽然这在业务中不常见，但非常适合理解数据流向。
# 对 DataFrame 中的每一个元素应用开方运算
print(‘--- 对 DataFrame 应用 NumPy 通用函数 ---‘)
result = dataframe.apply(np.sqrt)
print(result)
输出结果：
price discount
0 10.000000 0.316228
1 14.142136 0.447214
2 12.247449 0.387298
3 7.071068 0.223607
解析： 这种情况下，Pandas 自动将函数应用到了每一个单元格上，并保留了原有的行列结构。这虽然不是“返回多列”，但这是理解 INLINECODE0f2feaa5 行为的基础。在使用 AI 辅助工具（如 Cursor）时，如果你直接输入 INLINECODEdff728f5，AI 通常能猜到你的意图是元素级操作。
#### 示例 2：当函数返回列表时（陷阱与现状）
这是初学者最容易感到困惑的地方，也是我们常说的“Pandas 隐式陷阱”。假设我们的 lambda 函数不是返回一个标量值，而是返回一个列表 [1, 2]，看看会发生什么。
# 返回一个列表对象
print(‘--- 返回列表对象的结果 ---‘)
result = dataframe.apply(lambda x: [1, 2], axis=1)
print(result)
print(f"
数据类型: {type(result)}")
输出结果：
0 [1, 2]
1 [1, 2]
2 [1, 2]
3 [1, 2]
dtype: object
数据类型:
解析： 你看，结果并没有像我们预期的那样展开成两列，而是得到了一个包含列表对象的 Series。这是因为默认情况下，Pandas 认为你只想把这些列表当作一个单独的对象存储。要在现代代码库中避免这种歧义，我们通常推荐更明确的写法。
#### 示例 3：使用 result_type=‘expand‘ 展开多列
这是实现“返回多列”最直接的方法之一。通过指定 result_type=‘expand‘，我们明确告诉 Pandas：“请把返回的类列表结果展开，并创建新的列。”
# 使用 expand 参数将列表展开为多列
print(‘--- 使用 result_type=\‘expand\‘ 展开结果 ---‘)
# 这里的逻辑模拟了：我们不需要具体的计算，只是想强行生成两列占位符
result = dataframe.apply(lambda x: [1, 2], axis=1, result_type=‘expand‘)
print(result)
输出结果：
0 1
0 1 2
1 1 2
2 1 2
3 1 2
解析： 现在，结果变成了一个 DataFrame。不过请注意，新生成的列名默认是 0 和 1。对于 2026 年的开发标准来说，这种数字命名的列名虽然方便测试，但在生产代码中会严重影响可读性，容易引起后续的数据管道错误。
#### 示例 4：返回 Series 对象（最佳实践）
与其返回一个列表并依赖 INLINECODE57fa0ef7，不如直接在函数内部返回一个带有自定义索引的 INLINECODE98af6228。这样做的好处是，你可以完全控制新列的列名，并且代码结构更加清晰。这也是我们在企业级开发中强制要求的代码规范。
让我们尝试计算两个新指标：一是最终价格，二是折扣节省的金额。
# 定义一个更复杂的逻辑，返回带有名称的 Series
# 这在我们的特征工程脚本中是非常典型的模式
def calculate_order_features(row):
original_price = row[‘price‘]
discount_rate = row[‘discount‘]
final_price = original_price * (1 - discount_rate)
saved_amount = original_price * discount_rate
# 返回 Series，并指定新列的名称
# 这一步至关重要：它相当于给数据赋予了语义
return pd.Series([final_price, saved_amount], index=[‘final_price‘, ‘saved_amount‘])
print(‘--- 返回带索引的 Series 以自定义列名 ---‘)
result = dataframe.apply(calculate_order_features, axis=1)
print(result)
输出结果：
final_price saved_amount
0 90.0 10.0
1 160.0 40.0
2 127.5 22.5
3 47.5 2.5
实战应用场景： 这种模式在特征工程中非常常见。例如，你有一个“价格”列和“数量”列，你可以通过一个 INLINECODE9e8f8b0e 函数直接生成“总价”和“折扣后总价”两列，并一次性赋值回原 DataFrame。配合 INLINECODEfa231a1d（类型提示），你的 IDE 甚至能提供自动补全。
#### 示例 5：使用 result_type=‘broadcast‘ 保持原有结构
有时候，我们计算的结果不是想要生成新列，而是想用计算出的值填充现有的列结构。例如，我们返回了两个值 INLINECODEdf81546e，但我们希望这两个值分别对应原来 DataFrame 的 A 列和 B 列。这时，INLINECODE247aa725 就派上用场了。
# 使用 broadcast 广播结果
print(‘--- 使用 result_type=\‘broadcast\‘ 保持原有列名 ---‘)
# 这里我们模拟一个场景：无论输入是什么，我们想重置每一行，但保持列结构不变
result = dataframe.apply(lambda x: [0, 0], axis=1, result_type=‘broadcast‘)
print(result)
输出结果：
price discount
0 0 0
1 0 0
2 0 0
3 0 0
解析： 注意看列名，它们依然是 price 和 discount。Pandas 将返回的列表值“广播”到了原有的列结构中。这在你需要根据行数据动态重置或归一化现有所有列的值时非常有用。但要注意，如果返回值的长度与列数不匹配，Pandas 会直接报错，这是一种防御性编程的体现。
进阶：企业级代码模式与性能优化
学会了如何生成多列还不够，在实际工作中，我们通常需要将这些新计算出来的列合并回原来的数据表中，并考虑大规模数据下的性能问题。作为经验丰富的开发者，我们需要了解它的局限性。
#### 1. 高效合并回原 DataFrame
虽然 Pandas 的 INLINECODEa842d0f7 本身返回的是一个新的对象，但我们可以利用 INLINECODE5918f84c 或者直接赋值的方式轻松搞定。在现代 Pandas 版本中，直接赋值通常更加符合直觉。
# 1. 获取新的列
new_cols = dataframe.apply(calculate_order_features, axis=1)
# 2. 直接赋值（推荐）
# 这种写法利用了 pandas 的对齐机制，非常高效且不易出错
dataframe[[‘final_price‘, ‘saved_amount‘]] = new_cols
print(‘--- 合并后的完整数据表 ---‘)
display(dataframe)
#### 2. 性能优化：向量化优先
这是在 2026 年依然甚至更加重要的原则。INLINECODE97323d45 本质上是在 Python 层面进行循环，它并不是 Pandas 中性能最快的选项。如果你的逻辑可以用简单的数学运算表示，请务必避免使用 INLINECODE590644dc。
- 慢（apply 循环）：
df.apply(lambda x: x[‘price‘] * (1 - x[‘discount‘]), axis=1)
这种方式在 100 万行数据下可能需要几秒钟。
- 快（向量化运算）：
df[‘price‘] * (1 - df[‘discount‘])
这种方式底层使用 C 语言和 SIMD 指令集优化，通常只需几毫秒。速度差异可达 100 倍以上。在我们的项目中，我们甚至会引入 INLINECODEb17ae764 或 INLINECODE72a9c6ce 库来处理超大规模的向量化计算。
#### 3. 边界情况与容灾处理
在生产环境中，数据往往是不完美的。我们需要在自定义函数中添加异常处理，防止因为一行数据的脏数据导致整个任务崩溃。
def safe_calculate_features(row):
try:
# 检查数据类型，防止非数字计算报错
if not isinstance(row[‘price‘], (int, float)):
return pd.Series([0, 0], index=[‘final_price‘, ‘saved_amount‘])
final_price = row[‘price‘] * (1 - row[‘discount‘])
saved_amount = row[‘price‘] * row[‘discount‘]
return pd.Series([final_price, saved_amount], index=[‘final_price‘, ‘saved_amount‘])
except Exception as e:
# 在日志系统中记录错误（例如 ELK Stack 或 Sentry）
# print(f"Error processing row {row.name}: {e}")
return pd.Series([np.nan, np.nan], index=[‘final_price‘, ‘saved_amount‘])
# 模拟一行脏数据
dataframe_dirty = dataframe.append({‘price‘: ‘N/A‘, ‘discount‘: 0.1}, ignore_index=True)
# 应用容错函数
result_safe = dataframe_dirty.apply(safe_calculate_features, axis=1)
print("--- 包含容错逻辑的输出 ---")
print(result_safe)
2026年技术展望：AI 辅助开发与性能优化
随着我们进入2026年，Python 数据开发生态发生了显著变化。虽然 Pandas 依然是基石，但我们的工作方式已经彻底改变。
#### Vibe Coding 与 AI 辅助实践
在我们的日常工作中，像 Cursor 和 GitHub Copilot 这样的 AI 编程助手已经不再仅仅是“辅助工具”，它们成为了我们的“结对编程伙伴”。
当我们需要编写一个复杂的 apply 函数时，现在的最佳实践通常是：
- 意图描述：我们在编辑器中输入注释：“
# Calculate final price and saved amount, return as a Series named ‘final_price‘ and ‘saved_amount‘” - 生成代码：AI 会自动补全函数体，通常它非常聪明地知道要返回 INLINECODE95b26f8d 并且带上 INLINECODE8cfd3233 参数。
- 验证与微调：我们只需要检查边界情况和业务逻辑的正确性。
这种“Vibe Coding”（氛围编程）模式让我们更专注于业务逻辑本身，而不是记忆 Pandas 的琐碎 API。但这并不意味着我们可以忽视基础知识——只有深刻理解了 INLINECODEaf767eed 和 INLINECODEbea41ed6 的区别，我们才能写出让 AI 能够理解的高质量 Prompt。
#### 替代方案：Polars 的崛起
如果你的数据规模突破了千万级，并且在生产环境中对延迟有严格要求，我们强烈建议你关注 Polars。这个基于 Rust 的库在处理多列派生时，语法更加简洁，且性能惊人。
在 Polars 中，我们不再需要 INLINECODE201c731a，而是使用 INLINECODE9d5493c5 语法：
# Polars 风格的伪代码展示
# (df.select(
# pl.struct(["price", "discount"])
# .apply(lambda x: [x[‘price‘] * (1-x[‘discount‘]), x[‘price‘] * x[‘discount‘]])
# .alias("features")
# .unwrap("features")
# ))
虽然 Pandas 依然是学习和处理中小规模数据的首选，但了解 Polars 的思维模式能帮助你写出更高效的 Pandas 代码（即：尽可能使用向量化，减少 Python 循环）。
总结：2026 年视角的建议
在今天的文章中，我们深入探讨了 Pandas apply() 方法在返回多列数据方面的强大功能。
我们了解到：
- 默认情况下，返回列表会被压缩成一列，这通常不是我们想要的。
- 使用
result_type=‘expand‘可以将列表结果自动展开为新列，适合快速原型开发。 - 返回一个带有 自定义索引的 Series 是企业级开发的最佳实践，它赋予了数据列名（语义），并让代码更易于维护。
-
result_type=‘broadcast‘则适合用于保持原有 DataFrame 结构并填充数据的场景。
但最重要的， 我们希望你能记住：在追求代码简洁性的同时，不要忘记性能的重要性。当数据量小时，apply 是完美的选择，配合 AI 编程助手（如 Copilot）能极大地提升你的编码速度；但当数据量达到百万级别时，请务必重新评估是否可以使用更高效的向量化运算，或者考虑使用 Polars 等新一代基于 Rust 的高性能数据处理库。
希望这篇指南能帮助你更好地掌握 Pandas，在你的下一个数据分析项目中游刃有余！