Pandas PyU UDF错误，参数无效，不是字符串或列

我创建了一个Pandas UDF，它将输入一个数据帧，预测并输出一个关于主键和预测的数据帧

schema=StructType（[StructField（'primary_id'，IntegerType（）），
StructField（'prediction'，FloatType（））]）
@pandasuudf（模式，PandasUDFType.GROUPED\u映射）
def应用模式（示例df）：
#在分区数据集上运行模型
ids=样本_df['primary_id']
x_列=样本方向下降（['primary_id'，'partition_id'，]，axis=1）
pred=模型广播值预测概率（x列车）
返回pd.DataFrame（{'primary_id'：id，'prediction'：pred[：，1]}）

示例_df-是输入数据帧

当我测试代码时，代码运行良好，如下所示：

a=apply_model.func（df）

输出a.dtypes正在提供

预测浮动64 主id int64

运行以下代码时：

results=df.groupby（'partition\u id'）.apply（apply\u model）

上述语句因错误而失败：

TypeError: Invalid argument, not a string or column:
[26 rows x 32 columns] of type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>. For column literals, use 'lit', 'array', 'struct' or 'create_map' function.

TypeError:参数无效，不是字符串或列：
类型的[26行x 32列]。对于列文字，请使用“lit”、“array”、“struct”或“create_map”函数。

上一个代码片段中的

df

可能是一个数据帧吗？它应该是一个PySpark数据框架，这样代码才能工作；熊猫UDF将应用于Spark