并行化apply（）以添加以前未知的列

Question

我有一个数据帧，我必须应用一个函数行。它将添加一个只有在运行时才知道的列列表

这就是我目前的工作

df = df.apply(lambda r : func(r), axis=1 )

其中func()内部有一个循环，循环执行许多r['field_'+i] = X，然后返回r

它工作，但它有点慢，我的目标是提高性能

我想用dask来并行化：

dd = dask.dataframe.from_pandas(df,100)
df = dd.map_partitions(lambda df : df.apply(lambda r : func(r), axis=1) )

问题是，为了使它工作，我必须添加元数据“meta=X”，但数据集有许多字段，我想自动检索元数据，最重要的是，我必须在运行时添加新字段，因为我事先不知道

最好的方法是什么