如何在pandas数据帧的行上自动执行重复计算？

在pandas数据帧的行上自动执行重复计算，可以使用apply函数结合lambda函数来实现。apply函数可以将指定的函数应用到数据帧的每一行或每一列，并返回计算结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义重复计算的函数
def calculate(row):
    return row['A'] + row['B'] - row['C']

# 在数据帧的每一行上应用计算函数
df['Result'] = df.apply(lambda row: calculate(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  Result
0  1  4  7      -2
1  2  5  8      -1
2  3  6  9       0

在这个示例中，我们创建了一个包含'A'、'B'、'C'三列的数据帧。然后，我们定义了一个计算函数calculate，该函数接受一行数据，并返回对应行上的计算结果。接下来，我们使用apply函数和lambda函数将calculate函数应用到数据帧的每一行上，并将计算结果存储在'Result'列中。

注意，axis=1参数表示将函数应用于每一行。如果要在每一列上执行计算，可以将axis参数设置为0。

对于pandas数据帧的行上自动执行重复计算，还可以使用其他函数和方法，如iterrows()、itertuples()等。但需要注意的是，在处理大型数据集时，使用这些方法可能会导致性能下降。如果需要处理大量数据，可以考虑使用向量化操作来提高计算效率。

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