为何pd.Series.map使用lambda函数无法得到预期结果？

先看测试代码：

import pandas as pd
s = (["A", "b"], ["c", "e"])
test_series = pd.Series(data=s)

为什么test_series.map('|'.join)能正常工作？ #

'|'.join是绑定了字符串'|'的内置方法，当传给map时，Pandas会自动将Series中的每个元素（即每个列表）作为参数传递给这个方法，等价于对每个元素执行：

'|'.join(element)

因此最终得到拼接后的字符串结果。

为什么test_series.map(lambda x: '|'.join)返回方法对象？ #

你写的这个lambda函数lambda x: '|'.join，仅接收参数x但没有调用join方法——它返回的是'|'.join这个方法对象本身，而非执行join(x)的结果。所以map遍历每个元素时，只是把方法对象返回，最终Series里存的就是这些方法的引用。

正确的lambda写法应该把x作为参数传给join：

test_series.map(lambda x: '|'.join(x))

这样就能得到和map('|'.join)一致的结果：

0    A|b
1    c|e
dtype: object

关于你提到的类型差异 #

你注意到type('|'.join)是builtin_function_or_method，type(lambda x: '|'.join)是function，但这不是问题核心。核心是lambda函数的逻辑错误——没有执行方法调用，只是返回了方法本身。哪怕是自定义函数，只要写法正确也能正常工作，比如：

def join_with_pipe(x):
    return '|'.join(x)

test_series.map(join_with_pipe)

同样会得到正确的拼接结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user37292