解释每一句代码：decisions = df.apply(decision_analysis, axis=1) decision_results = pd.DataFrame(decisions.tolist()) print(decision_results)

这段代码是在对DataFrame `df` 进行应用操作（apply），具体来说是沿列（axis=1）对每个元素调用名为`decision_analysis` 的函数。这个函数可能是用于分析每个购买日期（purchase_dt）对应的项目（item）的数据，可能涉及到决策策略或指标计算。

应用完成后，`apply()` 函数会返回一个 Series 对象，其中包含了每个行的结果。接着，`tolist()` 方法将 Series 转换成 Python 列表，因为我们需要一个 DataFrame 来存储这些结果。

最后，我们创建了一个新的 DataFrame `decision_results`，并将转换后的列表作为数据插入，形成了一个新的表格，列名与原 DataFrame 中的行名相同，用于存储每个项目的决策分析结果。

具体代码解释如下：

# 对DataFrame df 的每一行应用 decision_analysis 函数
decisions = df.apply(decision_analysis, axis=1)

# 将 apply 函数得到的一系列结果转化为列表
decision_list = decisions.tolist()

# 创建新的 DataFrame，将决策结果按行存储
decision_results = pd.DataFrame(decision_list, columns=df.columns)  # 列名保持一致

# 打印决策结果 DataFrame
print(decision_results)