为何Pandas中lambda相关代码与普通循环返回结果不同？如何修正？

首先创建测试用的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['AB,CD'],['AB,FJS'],['DG']],
                   index = [1,2,3],columns=['A'])

两段代码输出差异对比 #

第一段：普通循环代码 #

for i in df["A"]:
    for n in i.split(","):
        print(n)

返回结果：

AB
CD
AB
FJS
DG

第二段：lambda+apply代码 #

def fx(x):
    for i in x["A"]:
        for n in i.split("，"):
            print(n)
df.apply(lambda x: fx(x), axis = 1)

返回结果：

A
B
,
C
D
A
B
,
F
J
S
D
G

差异原因 #

1. 循环对象搞错了：fx函数里的x["A"]是当前行的完整字符串（比如第一行是"AB,CD"），但你加了for i in x["A"]，这会把字符串拆成单个字符逐个遍历，相当于把"AB,CD"拆成了'A'、'B'、','、'C'、'D'。
2. 分隔符用错了：原数据里的分隔符是英文逗号","，但你写的是中文逗号"，"，导致split方法根本拆分不了字符串，只能把每个字符当成单独元素处理，最终就出现了逐个打印字符的情况。

修正方法 #

直接对当前行的A列值进行拆分，去掉多余的字符循环，同时把分隔符改成英文逗号：

def fx(x):
    # 直接取当前行A列的字符串，按英文逗号拆分后循环打印
    for n in x["A"].split(","):
        print(n)
df.apply(lambda x: fx(x), axis = 1)

嫌麻烦的话也可以不用单独定义函数，直接写在lambda里：

df.apply(lambda x: [print(n) for n in x["A"].split(",")], axis=1)

修改后运行，输出结果就和普通循环完全一致了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19560886