使用迭代(或其他方法)跨数据帧应用函数，并将多个输出值制表

使用迭代跨数据帧应用函数，并将多个输出值制表是指在处理多个数据帧时，通过迭代或其他方法，将一个函数应用于每个数据帧，并将多个输出值整理成表格形式。

迭代是一种常用的方法，可以在数据分析和处理中应用。在处理多个数据帧时，可以使用循环结构，逐个将函数应用于每个数据帧，并将输出值保存起来。最后，可以将这些输出值整理成表格形式，以便更好地进行分析和展示。

以下是一个示例代码，展示了如何使用迭代跨数据帧应用函数，并将多个输出值制表：

import pandas as pd

# 假设有多个数据帧，存储在一个列表中
data_frames = [df1, df2, df3, ...]

# 创建一个空的结果表格
results = pd.DataFrame(columns=['DataFrame', 'Output1', 'Output2', ...])

# 迭代处理每个数据帧
for i, df in enumerate(data_frames):
    # 应用函数并获取输出值
    output1, output2, ... = apply_function(df)
    
    # 将输出值添加到结果表格中
    results.loc[i] = [f'DataFrame {i+1}', output1, output2, ...]

# 打印结果表格
print(results)

在上述示例代码中，首先将多个数据帧存储在一个列表中。然后，创建一个空的结果表格，用于存储每个数据帧的输出值。接下来，使用循环结构迭代处理每个数据帧，将函数应用于每个数据帧，并获取输出值。最后，将输出值添加到结果表格中，并打印出来。

这种方法适用于需要对多个数据帧进行相同操作，并将输出整理成表格形式的场景。通过迭代和制表，可以更方便地对数据进行分析和展示。

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