複数の列を使用したpandas apply（）関数の問題

Question

単一の渡された値の代わりにpandasデータフレームを使用する複雑な関数を適用する際に問題があります。

私が書かれており、以下の機能をテストしてみた：私は今までこの機能を適用しようとしています

tws, twd = calcTrueWind(247.3, 10.5 , 110.3, 21.6, 244.2) 

print "trueWindSpeed: " + str(tws) 
print "trueWindDirection: " + str(twd) 

：私は次のようにサンプル値を渡すことによって、機能をテストしている

def calcTrueWind(cog, sog, appWindDir, appWindSpd, heading): 

dtor = np.math.pi/180 # Degrees to radians conversion 

# Convert appWindSpd from m/s to K 
#appWindSpd = appWindSpd*1.94384 

# Convert navigation coordinates to math angles 
mathCourse = 90 - float(cog) 

# Keep value between 0 and 360 
if mathCourse <=0.0: 
    mathCourse = mathCourse +360 

# Calculate apparant wind direction 
appWindDir = float(heading) + float(appWindDir) 

# Keep value between 0 and 360 
if appWindDir >= 360: 
    appWindDir = appWindDir-360 

# Convert metereological coordinates to math angles 
mathDirection = 270 - appWindDir 

# Ensure values are between 0 and 360 
if mathDirection <= 0: 
    mathDirection = mathDirection + 360 
elif mathDirection > 360: 
    mathDirection = mathDirection - 360 

# Compute East-West vector 
x = (float(appWindSpd) * np.math.cos(mathDirection * dtor)) + (float(sog) * np.math.cos(mathCourse * dtor)) 

# Compute North-South vector 
y = (float(appWindSpd) * np.math.sin(mathDirection * dtor)) + (float(sog) * np.math.sin(mathCourse * dtor)) 

# Use the two vector components to calculate the true wind speed 
trueWindSpeed = np.math.sqrt((x*x)+(y*y)) 

calm_flag = 1.0 

# Determine true wind angle 
if (abs(y) > 0.00001): 
    mathDirection = (np.math.atan2(y,x))/dtor 
else: 
    if abs(y) > 0.00001: 
     mathDirection = 180 - (90*y)/abs(y) 
    else: 
     mathDirection = 270.0 
     calm_flag = 0.0 

trueWindDirection = 270 - mathDirection 

# 0 - 360 boundary check 
if trueWindDirection < 0.0: 
    trueWindDirection = (trueWindDirection + 360)*calm_flag 

if trueWindDirection > 360: 
    trueWindDirection = (trueWindDirection - 360)*calm_flag 

# Round before returning values 
trueWindSpeed = round(trueWindSpeed,1) 
trueWindDirection = round(trueWindDirection,1) 

return[trueWindSpeed, trueWindDirection] 

をpandasデータフレーム。

データフレームのサンプルを以下に表示されます

date_time_stamp | fld_courseOverGround | fld_speedOverGround | fld_appWindDirection | fld_appWindSpeed | fld_heading | fld_trueWindSpeed | fld_trueWindDirection 
-----------------------+----------------------+---------------------+----------------------+-------------------+-------------+-------------------+---------------------- 
0 |2017-04-05 07:35:09 |    308.05 |    0.00 | 358     | 1.9    |315.5  |   | 
1 |2017-04-05 07:35:12 |    333.06 |    0.00 | 359     | 1.9    |315.4  |   | 
2 |2017-04-05 07:35:17 |    254.68 |    0.01 | 000     | 1.8    |315.4  |   | 

最初の5列は、関数に渡されるべきであり、データフレームの最後の2列は、関数を適用使用して計算されるべきです。

これは私が試したものです：

次のエラーになり

df_truewindtmp['fld_trueWindSpeed'], df_truewindtmp['fld_trueWindSpeed'] = df_truewindtmp.apply(
    lambda row: calcTrueWind(row['fld_courseOverGround'], 
          row['fld_speedOverGround'], 
          row['fld_appWindDirection'], 
          row['fld_appWindSpeed'], 
          row['fld_heading'] 
          ), axis=1) 

： とValueErrorを：渡された値の形状がある（10、2）、インデックスは（10、8）を意味するものではあり

いずれのポインタも大歓迎です。

Answer 1

私はあなたが変えることができると思う：

return[trueWindSpeed, trueWindDirection] 

へ：

return pd.Series([trueWindSpeed, trueWindDirection]) 

そして：

df_truewindtmp[['fld_trueWindSpeed','fld_trueWindDirection']] = df_truewindtmp.apply(
lambda row: calcTrueWind(row['fld_courseOverGround'], 
         row['fld_speedOverGround'], 
         row['fld_appWindDirection'], 
         row['fld_appWindSpeed'], 
         row['fld_heading'] 
         ), axis=1) 

サンプル：

df_truewindtmp = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'), 
        'B':[4,5,4,5,5,4], 
        'C':[7,8,9,4,2,3], 
        'D':[1,3,5,7,1,0], 
        'E':[5,3,6,9,2,4], 
        'F':list('aaabbb')}) 

print (df_truewindtmp) 
    A B C D E F 
0 a 4 7 1 5 a 
1 b 5 8 3 3 a 
2 c 4 9 5 6 a 
3 d 5 4 7 9 b 
4 e 5 2 1 2 b 
5 f 4 3 0 4 b 

#sample function 
def calcTrueWind(a,b,c): 
    trueWindSpeed = a + b 
    trueWindDirection = c - b 
    return pd.Series([trueWindSpeed, trueWindDirection]) 

---

df_truewindtmp[['G','H']] = df_truewindtmp.apply(
lambda row: calcTrueWind(row['B'], 
         row['C'], 
         row['E'] 
         ), axis=1) 

print (df_truewindtmp) 
    A B C D E F G H 
0 a 4 7 1 5 a 11 -2 
1 b 5 8 3 3 a 13 -5 
2 c 4 9 5 6 a 13 -3 
3 d 5 4 7 9 b 9 5 
4 e 5 2 1 2 b 7 0 
5 f 4 3 0 4 b 7 1