如何修改Pandas自定义函数，将输出存储到变量或Series中？

原函数仅打印判断结果，以下是修改后的版本，将结果收集并返回为Pandas Series（也可按需调整为DataFrame）：

import pandas as pd

def Main_Function(df, table_of_limits):
    results = []
    for i in range(len(df)):
        row_results = []
        for j in range(len(table_of_limits)):
            value = df.loc[i][j+2]
            a = table_of_limits.iloc[j]['a']
            b = table_of_limits.iloc[j]['b']
            c = table_of_limits.iloc[j]['c']
            d = table_of_limits.iloc[j]['d']
            
            if a < value < b:
                row_results.append('OK')
            elif c < value < d:
                row_results.append('Warning')
            else:
                row_results.append('Not_ok')
        results.append(row_results)
    
    # 扁平化结果并转换为Series
    flat_results = [item for sublist in results for item in sublist]
    return pd.Series(flat_results)

关键改动说明 #

• 用列表results替代print语句，逐行逐列收集判断结果
• 提取变量简化逻辑判断，提升代码可读性
• 将收集到的二维结果扁平化，转换为Pandas Series返回（若需要保留行列对应关系，可改用pd.DataFrame(results)返回）

使用示例 #

调用函数后将结果存储到变量：

# 假设df和table_of_limits为已初始化的DataFrame
judgment_results = Main_Function(df, table_of_limits)
# 查看结果
print(judgment_results)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ali Tavallaee