パンダのデータフレームに関数を適用するためにラムダが必要なのはなぜですか？

Question

私はPandasデータフレームを持っていて、apply（）関数を使って1つの列のエントリに関数を渡そうとしています。

My機能は次の形式になります。

def foo(Y): 
    #accepts a pandas data frame 
    #carries out some search on the text in each row of the dataframe 
    #groups successful searches 
    #return a new column as a pandas series 

私のデータフレームの形式は次のとおりです。

Info WN RN 
0 XX YY ZZ  
1 AA BB CC 
2 JJ KK LL 

私が実行しようとし、次のように

df['SR'] = (df['Info'].apply(foo(x))) 

私のエラーは、次のとおりです。

File "<ipython-input-11-ae54015436d8>", line 1, in <module> 
df['SR'] = (df['Info'].apply(foo(x)) 
NameError: name 'x' is not defined 

しかし、私は使用している場合：

df['SR'] = (df['Info'].apply(lambda x:foo(x))) 

それは正常に動作します。

ラムダの仕組みを理解しています（少なくとも私がやったと思いました）。私はそれがなぜ必要なのか分からない。

なぜデータフレーム上で関数を正常に渡すにはラムダが必要ですか？ apply（）関数はそれを定義で行うべきではありませんか？

または、データフレームを関数に繰り返し渡すのではなく、関数にデータフレームを渡して出力を返すことが効果的ですか？

誰でも洞察力を提供できますか？

よろしくお願いいたします。

Answer 1

ラムダは不要で、あなただけの

df['SR'] = df['Info'].apply(foo) 

を行うことができ、ここで、それはまだこの場合