Да, наблюдаемый эффект связан с категориальным типом столбца.Это умный из панд, который он просто рассчитывает применить для каждой категории.Считаете только то, что вы там делаете?Наверное, нет, но зачем вам такой расчет?Вы не можете использовать df.shape?
Пара вариантов, которые я вижу здесь:
- Вы можете изменить тип столбца, например
all_data['tempo'] = all_data['PoolQC'].astype(str).apply(cc)
Вы можете использовать другой некатегоричный столбец
Вы можете использовать df.shape
, чтобы увидеть, сколько строк у вас в df.
Вы можете использовать apply для всего DataFrame, например all_data['tempo'] = df.apply(cc, axis=1)
.В таком случае вы все еще можете использовать все, что есть в all_data ['PoolQC'] внутри функции cc, например:
def cc(x):
global count
count += 1
print(count)
return x['PoolQC']