如何在熊猫数据框中将函数应用于一列的每一行？

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I have a dataframe df of stock prices of length ~600k, which I downloaded from here.

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我将最后一个列名从“名称”重命名为“ ticks”，并创建了一个新的空白列，名为“名称”：

df = df.rename(columns={'Name': 'Ticker'})
df['Name'] = ''

我编写了以下函数来返回给定股票代码的公司名称：

! pip3 install yfinance
import yfinance as yf

def return_company_name(ticker):
    return yf.Ticker(ticker).info['longName']

return_company_name('MSFT')
>>> 'Microsoft Corporation'

现在，我想用相应的股票代码的公司名称填充“名称”列。为此，我编写了以下lambda函数：

df.Name = df.Ticker.apply(lambda x: return_company_name(x))

但是，这最后一行代码仍在继续运行。有什么问题吗？如果是，该如何解决？

I tried the same with map instead of apply, but same result.