【python】【pandas】条件に一致する箇所のみ、apply関数を用いて戻り値を得たい

Question

前提・実現したいこと

お世話になります。

下記のような数式があったとして、

import pandas as pd
data= pd.DataFrame({"existing_column":[1,2,3,4,5],"sample_colmuns":[4,5,6,7,8]})

def some_function(row):
    return pd.Series([row["existing_column"]*2, row["sample_colmuns"]/2])

pandas で条件に一致した列にのみ、値を入れたいと考えております。
（※例　existing_columnが3以上の場合に新しい行「new_column1」「new_column2」に値を入れる　など）

発生している問題・エラーメッセージ

全ての列に対して処理を行う場合は下記でうまくいくのですが

data[['new_column1', 'new_column2']] = data.apply(some_function2,axis=1)

	existing_column	sample_colmuns	new_column1	new_column2
0	1	4	0.5	2.0
1	2	5	1.0	4.0
2	3	6	1.5	6.0
3	4	7	2.0	8.0
4	5	8	2.5	10.0

---

列を指定して行う処理の場合はうまく行きません

data.loc[data["existing_column"] > 3,['new_column1', 'new_columns2']] = /
data.loc[data["existing_column"] > 3,['existing_column']].apply(some_function2,axis=1)

結果

	existing_column	sample_colmuns	new_column1	new_column2
0	1	4	0	0
1	2	5	0	0
2	3	6	0	0
3	4	7	NaN	NaN
4	5	8	NaN	NaN

大変初歩的な質問で恐縮なのですが、どのようにすればほしい結果が得られるのかご教示いただけますと幸いでございます

Answer 1

単純に、関数からの戻り値（DataFrame.apply()の結果）を元のDataFrameに結合(join/concat/merge)するのでは駄目なのでしょうか

import pandas as pd
data= pd.DataFrame({"existing_column":[1,2,3,4,5],
                    "sample_colmuns":[4,5,6,7,8]})

def some_function(row):
    return pd.Series([row["existing_column"]*2, row["sample_colmuns"]/2],
                     index=['new_column1', 'new_column2'])

data = data.join(data.loc[data["existing_column"] > 3].apply(some_function,axis=1))
print(data)
#   existing_column  sample_colmuns  new_column1  new_column2
#0                1               4          NaN          NaN
#1                2               5          NaN          NaN
#2                3               6          NaN          NaN
#3                4               7          8.0          3.5
#4                5               8         10.0          4.0

Comments

[masahiro_shio]

ありがとうございます。解決できました。