Pandas map传入多Series参数按国家规则计算新增day列的实现方法

你之前写法出错的原因是：country_in_deliever(df['Country'],df['Deliver'])是直接把两列整个Series作为参数执行函数，没有按行传入单个单元格值，且map方法仅支持对单列做映射，无法直接传入多列参数。

方案1：直接用行遍历apply适配现有函数 #

不需要修改你已经写好的country_in_deliever函数，直接用DataFrame的apply方法指定按行处理即可，1000行数据的场景下性能完全够用：

# axis=1 表示按行遍历，row代表当前行的Series对象
df['day'] = df.apply(lambda row: country_in_deliever(row['Country'], row['Deliver']), axis=1)

方案2：函数字典映射简化判断逻辑 #

如果后续国家规则继续增加，大量if elif会提升维护成本，可以把国家和对应处理函数做成字典映射，后续新增国家只需新增字典键值对即可，不用修改判断逻辑：

# 建立国家与处理函数的映射关系
country_func_map = {
    'Us': Us,
    'Hk': Hk
    # 后续新增国家直接在这里加键值对即可
}

df['day'] = df.apply(lambda row: country_func_map[row['Country']](row['Deliver']), axis=1)

两种方案运行后都可以得到你预期的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tilei Liu