Python Dask:将自定义函数应用于数据帧时出错

我想加快我的数据帧操作，并决定为此使用dask库，但无法成功地使用它。我制作了一个测试示例来说明我的问题：

import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from dask.multiprocessing import get

def testfunc(good):
  return good*good

df = pd.DataFrame({'a' : [1,2,3], 'b' : [4,5,6], 'c' : [7,8,9]})
ddata = dd.from_pandas(df, npartitions=2)

df1 = ddata.map_partitions(lambda df: df.apply((lambda row: testfunc(*row)), axis=1)).compute(get=get)

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但是运行这段代码时，我收到一个错误：TypeError:testfunc（）接受1个位置参数，但给出了3个。你能解释一下我的代码有什么问题吗…

这只需稍作修改就可以了。您当前正在使用星号解包

行

对象。您可能希望直接传递该行

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
将dask.dataframe作为dd导入
​
def testfunc（良好）：
还算好
​
数据帧（{'a'：[1,2,3]，'b'：[4,5,6]，'c'：[7,8,9]}）
ddata=dd.from_熊猫（df，npartitions=2）
​
df1=ddata.map_分区（lambda-df:df.apply（（lambda-row:testfunc（row）），axis=1））.compute（）
打印（df1）
a、b、c
0  1  16  49
1  4  25  64
2  9  36  81

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