为何pandas.DataFrame.apply返回相同行？代码问题解析

核心问题出在你写的lambda s: [s]里——这里的s是Pandas迭代行时复用的同一个Series对象。

当用df.apply(..., axis=1)逐行处理数据时，Pandas不会为每一行单独创建新的Series实例，而是反复用同一个Series，每次迭代只更新它内部的值。你返回的[s]是包含这个复用对象的列表，所以所有行的列表最终都指向了最后一次迭代更新后的Series，也就是最后一行的3和z，自然输出全是相同内容。

正确写法示例 #

如果要正确返回每行对应的内容，可以把Series转成列表，或者复制一个新的Series：

# 方法1：将Series转为普通列表
df.apply(lambda s: list(s), axis=1)

# 方法2：复制Series后再放入列表
df.apply(lambda s: [s.copy()], axis=1)

运行后会得到正确的输出：

0    [1, x]
1    [2, y]
2    [3, z]
dtype: object

内容的提问来源于stack exchange，提问作者max