如何使用自制函数遍历Pandas DataFrame或Numpy数组？

使用自制函数遍历Pandas DataFrame或Numpy数组可以通过apply()函数实现。apply()函数可以将自定义函数应用于DataFrame的每一行或每一列，或者应用于整个数组。

对于Pandas DataFrame，可以使用apply()函数按行或按列遍历。以下是使用自制函数遍历DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

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

# 自制函数，对每一行进行操作
def my_function(row):
    return row['A'] + row['B']

# 按行遍历DataFrame，并将结果存储在新列中
df['C'] = df.apply(my_function, axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

对于Numpy数组，可以使用np.apply_along_axis()函数按行或按列遍历。以下是使用自制函数遍历Numpy数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 自制函数，对每一行进行操作
def my_function(row):
    return np.sum(row)

# 按行遍历数组，并将结果存储在新数组中
result = np.apply_along_axis(my_function, axis=1, arr=arr)

print(result)

输出结果为：

[ 6 15]

在以上示例中，自制函数my_function对每一行进行了求和操作，并将结果存储在新列或新数组中。

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