解决方法

方法一：把 df.apply(function, axis=1)改为：zip(*df.apply(function, axis=1))
方法二：修改apply循环的那个函数，使其在传入的series中修改，并返回一个series
方法三：在apply中加一个参数result_type，改为：df.apply(add_one, axis=1, result_type='expand')

问题解析

对于下面的代码：

import pandas as pd


# 对传入的值做 +1 的操作
def add_one(series):
    return series['a'] + 1, series['b'] + 1


df = pd.DataFrame([[10, 1],
                   [20, 2],
                   [30, 3], ], columns=['a', 'b'])

df['a'], df['b'] = df.apply(add_one, axis=1)

直接运行就会报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)，因为apply的返回结果是一个series，每一个series的值都包含一个tuple类型的数据，每个tuple中包含多个值，就是apply需要的结果。因此可以有以下写法：

方法一：使用zip处理tuple的常用方法：

df['a'], df['b'] = zip(*df.apply(add_one, axis=1))

方法二：修改apply的函数，使其在传入的series的基础上修改值，然后返回这个修改后的series，覆盖掉原来的值

def add_one(series):
    series['a'] = series['a'] + 1
    series['b'] = series['b'] + 1
    return series

方法三：这个更简便一点，直接加一个参数result_type就行：

df = df.apply(add_one, axis=1, result_type='expand')

参考文章

pandas 的apply返回多列，并赋值：https://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/105426825
Pandas 一次 Apply 返回多列结果的方法：https://liangxinhui.tech/2019/08/02/pandas-apply-multiple-columns-as-result/