pandas中如何在apply函数内访问索引生成HTML字符串

你不需要把Series强制转成DataFrame，有多种更简洁的实现方式，性能也优于普通手写for循环：

1. 向量化字符串操作（性能最优，最推荐） #

pandas内置的字符串向量化操作在C层实现，速度远快于Python层面的for循环和apply，写法也最简洁，可直接同时操作索引和值完成格式化：

# 得到和原Series索引对齐的格式化字符串Series
formatted_srs = '<font ...>' + srs.index + ' ' + srs.map('{:.2f}'.format)

# 如果需要把所有条目拼接成一整段分隔好的字符串，追加这行即可
full_content = formatted_srs.str.cat(sep='\n')

2. 关于apply访问索引的说明 #

Series对象的apply设计逻辑就是逐元素传入值，回调函数默认无法直接拿到对应索引，如果你不想做任何DataFrame转换，不建议硬套apply实现。
如果你一定要用apply，本质上还是需要临时把索引转为一列数据，这和转DataFrame的逻辑没有区别，性能也远低于向量化写法，没有必要。

认知误区纠正 #

很多人觉得for循环一定比apply慢，这是完全错误的。apply的底层依然是Python层面的循环实现，没有做C层面的优化，性能和书写规范的for循环、列表推导基本持平，部分场景下甚至更慢。真正能带来量级性能提升的是pandas原生的向量化操作，也就是第一种方法的实现逻辑。

如果追求写法简洁，列表推导是非常好的选择，性能优于apply，也不需要转DataFrame：

result = [f'<font ...>{product} {rating:.2f}' for product, rating in srs.items()]

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