pandas.Series.apply返回None却成功修改原Series的问题咨询

• 集合的add()方法是原地修改集合本身，执行后返回值固定为None。apply()会把lambda的返回值组装成新的Series，所以最终得到的结果全是None。
• pandas Series里的集合属于可变对象，lambda里直接调用set_.add(2)会直接修改原Series中存储的集合引用，所以原Series的元素确实会被成功修改。

分两种使用场景：

场景1：仅需修改原Series，不需要生成新Series #

直接遍历Series元素修改即可，没必要用apply()，写法更直观：

for s in epitope_charge_detail:
    s.add(2)

场景2：保留原Series，生成包含修改后集合的新Series #

必须先复制原集合，再添加元素，避免改动原数据：

# 简洁写法
new_epitope_charge = epitope_charge_detail.apply(lambda s: (lambda x: x.add(2) or x)(set(s)))

# 更易读的函数写法
def add_element(s):
    new_set = set(s)
    new_set.add(2)
    return new_set

new_epitope_charge = epitope_charge_detail.apply(add_element)

这里用set(s)复制原集合，修改新集合后返回，原Series的元素不会被改动，新Series里是更新后的集合。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FluidMechanics Potential Flows