Python dask df列的字符串增量

我试过调查，但没有任何线索，所以发了个问题

我有一个df，我希望字符串列值根据字符串中每个字符的ascii值递增3

df= dd.read_csv("test.csv")

print(df.head(10)) 


   Name  Age
0   Tom   10
1  Nick   15
2  Juli   14

最后的答案应该是名称加上3个ASCII数字

    Name  Age
0   Wrp    10
1   Qlfn   15
2   Myol   14

此操作必须在具有10M row的df上执行。请就如何实现这一结果向我提出建议

如果只是一个事件，可以使用以下命令执行：

df['Name']=[''.join（chr（ord）+3）表示i中的s），如果i不是None，则表示df['Name']]中的i没有

如果我将其用于dask df，那么它会抛出一个错误
raisenotimplementederror（）

请帮助我如何为dask df编写相同的代码。
我想出了以下解决方案，希望它能满足您的需要：）
它没有给出任何结果。它在名称中为ch抛出以下错误：'TypeError:'float'对象不可编辑
。我是说meta丢失了，所以我将您的上述语句更改为
df['Name']=df['Name'].apply（ascii，meta=（'object'））`。如果我做得对，请告诉我您得到的是类型错误，因为与name列对应的数据帧不一致，它包含dtype float的值。我已经编辑了代码。如果对你有效，请告诉我。
def ascii(name):
    result = ""
    for ch in name:
        result += chr(ord(ch) + 3)
    return result

df['Name'] = df['Name'].astype(dtype=str)
df['Name'] = df['Name'].apply(ascii)