在pandas中应用函数的替代方案

是使用apply()函数。apply()函数是pandas库中一个非常强大的函数，可以将自定义的函数应用到pandas的Series和DataFrame对象上。

使用apply()函数可以实现对Series对象或DataFrame对象的每个元素、每行或每列应用自定义函数的功能。具体而言，apply()函数接受一个参数，该参数是一个函数，可以是lambda函数或自定义的函数。apply()函数会遍历Series或DataFrame对象的每个元素，然后将这个元素作为参数传递给自定义函数，并返回函数的处理结果。

下面是apply()函数的使用示例：

对Series对象应用函数：

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 定义一个自定义函数，将每个元素加上10
def add_ten(x):
    return x + 10

# 使用apply()函数将自定义函数应用到Series对象上
result = data.apply(add_ten)

print(result)

输出结果：

0    11
1    12
2    13
3    14
4    15
dtype: int64

对DataFrame对象的每行或每列应用函数：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个自定义函数，将每个元素加上10
def add_ten(x):
    return x + 10

# 使用apply()函数将自定义函数应用到DataFrame对象的每列上
result = data.apply(add_ten)

print(result)

输出结果：