使用lambda函数添加数据帧列

Question

我试图用随机生成的两个大写字母的代码向Pandas数据框添加一列。对于随机代码生成，我编写了一个函数，但当我将其添加到数据帧时，结果只给出NaN。你知道怎么解决这个问题吗

import pandas as pd
import random
import string

def generateCode():
    return random.choice(string.ascii_uppercase) + random.choice(string.ascii_uppercase)

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]
        }
df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand', 'Price'])

df['Code'] = df.apply(lambda x: generateCode())

print(df)

给出输出：

            Brand  Price Code
0     Honda Civic  22000  NaN
1  Toyota Corolla  25000  NaN
2      Ford Focus  27000  NaN
3         Audi A4  35000  NaN

谢谢你的帮助

Answer 1

使用^{}处理每个值：

df['Code'] = df['Brand'].apply(lambda x: generateCode())

print(df)
            Brand  Price Code
0     Honda Civic  22000   AY
1  Toyota Corolla  25000   EN
2      Ford Focus  27000   VN
3         Audi A4  35000   ZZ

或^{}和axis=1用于每行处理：

df['Code'] = df.apply(lambda x: generateCode(), axis=1)

print(df)
            Brand  Price Code
0     Honda Civic  22000   AY
1  Toyota Corolla  25000   EN
2      Ford Focus  27000   VN
3         Audi A4  35000   ZZ

Answer 2

别问我为什么，但这确实奏效了：

import pandas as pd
import random
import string

def generateCode():
    print(random.choice(string.ascii_uppercase) + random.choice(string.ascii_uppercase))
    return random.choice(string.ascii_uppercase) + random.choice(string.ascii_uppercase)

cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]
        }
df = pd.DataFrame(cars, columns = ['Brand', 'Price'])

df['Code'] = df.Brand.map(lambda x: generateCode())

print(df)

如果有人能解释为什么会这样，我将不胜感激