用Python编写方法编写熊猫数据框的函数

Question

我正在使用pandas在python中进行一些数据分析。在分析中，我正在编写很多看起来像这样的函数

import pandas as pd
def my_func(data):
    """
    A function to perform X on data
    :type data: pd.DataFrame
    :rtype data: pd.DataFrame
    """
    <... do X to data....>
    return data

# perform my_func on data
data = my_func(data) 

通常，“做X”涉及在计算中使用data的1或2（通常是1）列在data中创建新列，并使用该新列返回数据框。请注意，在我的函数中没有覆盖列，仅创建新列。许多函数还使用熊猫groupyby对列进行分组，因此应用lambda表达式可能会更加困难。

是否有更多的pythonic / pandas友好的/更“以编程方式”编写这些函数的正确方法？

我问，因为将整个数据帧传递给函数似乎既冒险又庞大；如果该函数存在错误，则可能会损坏数据框中的数据。也许将各个列作为pandas系列传递到函数中并返回一个新系列会更合适？