Python 使用自定义函数按组汇总 pandas DataFrame 会导致错误输出

我有一个pandas数据帧，我想按组汇总，使用一个解析为布尔值的自定义函数.

考虑以下数据.df描述了4个人，每个人都喜欢水果.

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "name": ["danny", "danny", "danny", "monica", "monica", "monica", "fred", "fred", "sam", "sam"],
    "fruit": ["apricot", "apple", "orange", "apricot", "banana", "watermelon", "apple", "apricot", "apricot", "peach"]
})

print(df)
##      name       fruit
## 0   danny     apricot
## 1   danny       apple
## 2   danny      orange
## 3  monica     apricot
## 4  monica      banana
## 5  monica  watermelon
## 6    fred       apple
## 7    fred    apricot
## 8     sam    apricot
## 9     sam       peach

我想总结一下这张表，找出喜欢102 apricot and apple的人.换句话说，我的desired output是下表

# desired output
##      name     fruit
## 0   danny     True
## 1  monica     False
## 2    fred     True
## 3     sam     False

My attempt

我首先定义了一个函数，用于搜索目标列表中是否存在字符串:

def is_needle_in_haystack(needle, haystack):
  return all(x in haystack for x in needle)

is_needle_in_haystack()个有效示例:

is_needle_in_haystack(["zebra", "lion"], ["whale", "lion", "dog"])
# False

is_needle_in_haystack(["rabbit", "cat"], ["hamster", "cat", "monkey", "rabbit"])
# True

现在我使用is_needle_in_haystack()，将df按name分组:

target_fruits = ["apricot", "apple"]

df.groupby(df["name"]).agg({"fruit": lambda x: is_needle_in_haystack(target_fruits, x)})

那么为什么我会得到下面的输出，这显然不是预期的？

##    fruit
## name         
## danny   False
## fred    False
## monica  False
## sam     False

我的代码做错了什么？