在Python中将函数应用于Dataframe的行

是通过apply()方法实现的。apply()方法可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于Dataframe的每一行或每一列。

使用apply()方法将函数应用于Dataframe的行的一般步骤如下：

1. 定义一个函数，该函数接受一个Series作为参数，表示Dataframe的每一行或每一列。
2. 使用apply()方法调用该函数，并指定axis参数为1，表示按行进行操作。
3. 将apply()方法的结果赋值给一个新的列，以保存应用函数的结果。

下面是一个示例，演示如何将函数应用于Dataframe的行：

import pandas as pd

# 定义一个函数，将每一行的值累加
def sum_row(row):
    return row.sum()

# 创建一个Dataframe
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()方法将函数应用于Dataframe的行
df['Sum'] = df.apply(sum_row, axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18

在这个例子中，我们定义了一个函数sum_row()，该函数接受一个Series作为参数，并返回该Series的累加和。然后我们使用apply()方法将sum_row()函数应用于Dataframe的每一行，并将结果保存在新的列"Sum"中。

需要注意的是，apply()方法默认按列进行操作，如果要按行进行操作，需要指定axis参数为1。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的数据万象（Cloud Infinite），它是一个提供图片、视频等多媒体处理能力的云服务。您可以使用数据万象的图片处理功能对图片进行裁剪、缩放、水印等操作，也可以使用视频处理功能对视频进行剪辑、转码、截图等操作。您可以访问腾讯云数据万象的官方文档了解更多信息：https://cloud.tencent.com/document/product/460