在xlwings中实现高精度cumsum自定义函数（UDF）的技术咨询

我需要在xlwings中实现一个计算累加和（cumsum）的自定义函数（UDF）：

• 现有基于pandas的xl_Correl_1函数可正常运行，但仅支持float数据类型
• 需要处理的高精度数值如下：
  • 1.41421356237309504880168872421
  • 1.41421356237309504880168872421
  • 2.82842712474619009760337744842
  • 4.24264068711928514640506617263

为实现高精度计算，我尝试用decimal库编写了xl_Correl_2函数，但不确定写法是否正确，希望得到专业反馈。

现有代码 #

原float类型支持的函数 #

import pandas as pd
@xw.func
@xw.arg('x', pd.DataFrame, index=False, header=False)
@xw.ret(index=False, header=False)    
def xl_Correl_1(x):
    return x.cumsum()

尝试的高精度函数 #

import decimal
from decimal import Decimal
decimal.getcontext().prec = 30

@xw.func
@xw.arg('x', pd.DataFrame.apply(Decimal), index=False, header=False)
@xw.ret(index=False, header=False)    
def xl_Correl_2(x):
    return str(x.cumsum())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skip