为何Pandas DataFrame使用assign方法调用自定义函数时报错，而循环遍历赋值却正常？

我在使用pandas时遇到了一个奇怪的问题，想搞清楚df.assign(...)方法的具体细节。明明自定义函数是有效的，但尝试用它给列赋值时却抛出了ValueError错误。

我的代码是这样的：

def is_toc_row(row):
    m_sig = m_df.loc[m_df.signature == row.signature]
    pct = (~pd.isnull(m_sig.line_type)).sum() / m_sig.shape[0]
    return (not pd.isnull(row.line_type)) or (pct < .5)


m_df = m_df.assign(is_toc_row=is_toc_row)

运行后得到的报错是：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

但换成循环遍历的方式赋值，就完全正常：

for ind, row in m_df.iterrows():
    m_df.at[ind, 'is_toc_row'] = is_toc_row(row)

我有点疑惑：是不是在函数里引用整个DataFrame有什么问题？我查过相关说明，只提到被操作的DataFrame不能被修改，而我这里并没有修改它啊。

当然我可以写个替代方案，但就是想搞明白为什么assign方法不行，方便以后避坑。

示例数据（部分行） #

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Chase