在pandas数据帧的每一列上应用多个函数
，可以使用apply方法结合lambda函数来实现。apply方法可以将指定的函数应用于数据帧的每一列或每一行。
下面是一个示例代码，展示如何在pandas数据帧的每一列上应用多个函数：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义要应用的多个函数
functions = [lambda x: x.sum(), lambda x: x.mean(), lambda x: x.max()]
# 在每一列上应用多个函数
result = df.apply(lambda x: [func(x) for func in functions])
# 打印结果
print(result)输出结果如下：
A B C
0 6 15 9
1 6 15 9
2 6 15 9在这个示例中，我们首先创建了一个包含三列的数据帧。然后，我们定义了一个包含三个函数的列表，这些函数分别计算列的总和、平均值和最大值。接下来，我们使用apply方法和一个lambda函数，将每个函数应用于数据帧的每一列。最后，我们打印出结果。
这个方法可以用于在数据帧的每一列上应用任意数量的函数。根据具体的需求，可以自定义不同的函数来处理数据。
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