pandas中的矢量化自定义函数未按预期工作

在pandas中，矢量化自定义函数未按预期工作可能是由于以下原因：

1. 函数定义错误：请确保自定义函数的定义正确，包括函数名、参数和返回值类型。可以使用def关键字定义函数，并使用@np.vectorize装饰器将其向量化。
2. 数据类型不匹配：矢量化函数在处理数据时要求数据类型一致。请确保输入数据的类型与函数定义中的类型匹配。可以使用dtype属性检查数据类型，并使用astype方法进行类型转换。
3. 缺少必要的库：如果自定义函数依赖于其他库或模块，请确保这些库已正确安装并导入。可以使用import语句导入所需的库。
4. 数据缺失或异常值：矢量化函数可能无法处理缺失值或异常值。请确保数据中没有缺失值，并使用适当的方法处理异常值，例如使用fillna方法填充缺失值或使用dropna方法删除缺失值。
5. 数据维度不匹配：矢量化函数要求输入数据的维度匹配。请确保输入数据的维度与函数定义中的维度一致。可以使用shape属性检查数据维度。
6. 应用方式不正确：矢量化函数可以通过apply方法应用于pandas的Series或DataFrame对象。请确保正确使用apply方法，并将矢量化函数作为参数传递给它。
7. 版本兼容性问题：某些pandas版本可能存在兼容性问题，导致矢量化函数无法按预期工作。请确保使用的pandas版本与矢量化函数兼容。可以使用pd.__version__检查pandas版本，并根据需要升级或降级。

总结起来，当pandas中的矢量化自定义函数未按预期工作时，需要检查函数定义、数据类型、依赖库、数据缺失或异常值、数据维度、应用方式和版本兼容性等方面的问题。根据具体情况进行逐一排查和解决。