pandas如何对列应用自定义函数并将结果存入另一DataFrame

你代码里的两个问题本质是缩进错误+逻辑疏漏，具体如下：

• 函数缩进完全错误：recognize_delivery_service 定义下除了service = None，其余正则规则、匹配判断、return语句都不在函数体内，调用函数时根本不会执行快递商匹配逻辑，自然返回结果错误。
• 循环缩进错误：for循环块内只有temp_track = df.iloc[i, 44]这一行，后续的函数调用、df3赋值操作都在循环外，只会在循环结束后处理最后一行的单号，不可能逐行写入结果。
• 额外的匹配逻辑漏洞：一是没有处理快递单号的空值、前后空格、非字符串类型，遇到异常值直接报错；二是正则拼接后没有提前编译，匹配效率低，且纯数字规则的匹配顺序有概率出现误判；三是如果df3没有提前初始化和df等长的结构，直接用iloc赋值会触发索引越界报错。

提供两种可直接运行的实现方式，第一种保留你原有的循环逻辑做修正，第二种用pandas原生方法实现，效率更高。

方式1：修正原有循环逻辑 #

修正函数缩进、补全异常处理，调整循环缩进，提前初始化df3结构：

import pandas as pd
import re

# 修正缩进，将所有函数逻辑包入函数体，增加异常值处理
def recognize_delivery_service(tracking):
    # 处理空值、非字符串、带前后空格的异常单号
    if pd.isna(tracking):
        return None
    tracking = str(tracking).strip()
    
    usps_pattern = [
        '^(94|93|92|95)[0-9]{20}$',
        '^(94|93|92|95)[0-9]{22}$',
        '^(70|14|23|03)[0-9]{14}$',
        '^(M0|82)[0-9]{8}$',
        '^[A-Z]{2}[0-9]{9}[A-Z]{2}$'
    ]
    ups_pattern = [
        '^1Z[0-9A-Z]{16}$',
        '^T+[0-9A-Z]{10}$',
        '^[0-9]{9}$',
        '^[0-9]{26}$'
    ]
    fedex_pattern = [
        '^[0-9]{20}$',
        '^[0-9]{15}$',
        '^[0-9]{12}$',
        '^[0-9]{22}$'
    ]

    # 预编译正则提升匹配效率
    usps_re = re.compile("|".join(usps_pattern))
    ups_re = re.compile("|".join(ups_pattern))
    fedex_re = re.compile("|".join(fedex_pattern))

    # 优先匹配特征辨识度高的规则（UPS的1Z开头、USPS带字母后缀的规则），避免纯数字规则重叠导致误判
    if ups_re.match(tracking):
        return 'UPS'
    if usps_re.match(tracking):
        return 'USPS'
    if fedex_re.match(tracking):
        return 'FedEx'
    return None

# 提前初始化df3，保证长度和df一致，避免iloc赋值触发索引错误
df3 = pd.DataFrame(index=df.index, columns=['delivery_service'])

# 修正循环缩进，所有循环内逻辑统一缩进4个空格
for i in range(len(df)):
    temp_track = df.iloc[i, 44]
    temp_service = recognize_delivery_service(temp_track)
    df3.iloc[i, 0] = temp_service

方式2：pandas apply实现（推荐） #

无需编写显式for循环，pandas自动逐行处理，代码更简洁运行效率更高：

# 复用上面定义好的recognize_delivery_service函数即可
df3 = pd.DataFrame()
df3['delivery_service'] = df.iloc[:, 44].apply(recognize_delivery_service)

注意：如果需要调整快递商匹配优先级，直接修改函数内三个正则判断的先后顺序即可。如果后续需要新增其他快递商的匹配规则，直接在函数内追加对应正则和判断逻辑即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tac147