我有一个pandas数据框，我必须逐行应用一个函数。它将添加仅在运行时已知的列列表。
这是我目前的工作。
df = df.apply(lambda r : func(r), axis=1 )
func() 内有一个循环，该循环执行许多r['field_'+i] = X，然后返回 r 。
它可以工作，但是有点慢，我的目标是提高性能。
我想使用 dask 进行并行化：
dd = dask.dataframe.from_pandas(df,100)
df = dd.map_partitions(lambda df : df.apply(lambda r : func(r), axis=1) )
问题是要使其正常工作，我必须添加元数据“ meta = X”，但是数据集包含许多字段，我想自动检索元数据，并且最重要的是，我必须在运行时添加新字段我事先不知道
这里最好的方法是什么？