在DataFrame中存储函数的多个返回值

，可以使用多种方法来实现。

列拆分法：将函数的返回值按照每个返回值拆分成一个列。例如，假设有一个函数my_function()返回两个值a和b，可以使用以下代码将它们存储在DataFrame中：

import pandas as pd

# 假设函数返回两个值
def my_function():
    a = 10
    b = 20
    return a, b

# 调用函数并将返回值存储在DataFrame中
result = my_function()
df = pd.DataFrame({'a': [result[0]], 'b': [result[1]]})
print(df)

此方法的优势是简单直观，易于理解和操作。对于多个返回值的函数，可以按照相同的方式继续扩展。

列表拆分法：将函数的返回值作为一个列表存储在DataFrame的单个列中。例如，假设有一个函数my_function()返回两个值a和b，可以使用以下代码将它们存储在DataFrame中：

import pandas as pd

# 假设函数返回两个值
def my_function():
    a = 10
    b = 20
    return a, b

# 调用函数并将返回值存储在DataFrame中
result = my_function()
df = pd.DataFrame({'values': [result]})
print(df)

此方法的优势是可以轻松处理函数返回值的数量和类型的变化，适用于任意多个返回值的函数。

行拆分法：将函数的多个返回值作为DataFrame的一行存储。例如，假设有一个函数my_function()返回两个值a和b，可以使用以下代码将它们存储在DataFrame中：

import pandas as pd

# 假设函数返回两个值
def my_function():
    a = 10
    b = 20
    return a, b

# 调用函数并将返回值存储在DataFrame中
result = my_function()
df = pd.DataFrame([result], columns=['a', 'b'])
print(df)

此方法的优势是可以方便地扩展到更多的函数返回值，每个返回值都对应DataFrame的一列。

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