如何迭代pandas数据框列和基于条件的因式分解？

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import FactorAnalysis

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 迭代每一列并执行因式分解
for column, series in df.iteritems():
    if series.dtype == 'int64':  # 只处理整数列
        # 基于条件的因式分解
        factor = FactorAnalysis(n_components=1).fit_transform(series.values.reshape(-1, 1))
        # 将因式分解后的结果存储回原始列
        df[column] = factor

print(df)