将具有三个输入的own函数应用于dataframe

是指在数据分析和处理中，使用自定义的own函数对一个数据框（dataframe）进行操作。

own函数是一个用户自定义的函数，可以根据具体需求编写。它可以接受三个输入参数，这三个参数可以是数据框的列名、索引或其他需要的数据。own函数可以对这些输入进行各种操作，例如计算、过滤、转换等。

应用own函数于dataframe可以通过使用apply方法来实现。apply方法可以将own函数应用于数据框的每一行或每一列，返回一个新的数据框或一维数组。

以下是一个示例代码，演示如何将具有三个输入的own函数应用于dataframe的每一行：

import pandas as pd

# 定义own函数
def own_func(col1, col2, col3):
    # 在这里编写自定义的操作逻辑
    result = col1 + col2 - col3
    return result

# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply方法应用own函数于每一行
df['result'] = df.apply(lambda row: own_func(row['A'], row['B'], row['C']), axis=1)

# 打印结果
print(df)

在上述示例中，own_func函数接受三个参数col1、col2和col3，分别表示dataframe的列A、B和C。函数的逻辑是将列A和列B相加，再减去列C的值，得到一个新的结果。apply方法通过lambda函数将own_func应用于每一行，并将结果存储在新的列'result'中。

这样，我们就成功地将具有三个输入的own函数应用于dataframe，并得到了相应的结果。