将函数应用于dataframe列？

将函数应用于dataframe列是指在数据分析和处理过程中，对dataframe中的某一列（或多列）应用特定的函数，以实现数据的转换、计算或其他操作。

在Python的数据分析库Pandas中，可以使用apply()函数来实现将函数应用于dataframe列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于dataframe的每一列（或指定的列），返回一个新的dataframe。

下面是一个示例代码，演示如何将函数应用于dataframe列：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将列的值加上10
def add_ten(x):
    return x + 10

# 将函数应用于dataframe的列
df['A'] = df['A'].apply(add_ten)
df['B'] = df['B'].apply(add_ten)

print(df)

输出结果为：

    A   B
0  11  20
1  12  30
2  13  40
3  14  50
4  15  60

在这个示例中，我们定义了一个add_ten()函数，将传入的参数加上10并返回。然后使用apply()函数将add_ten()函数应用于dataframe的列'A'和'B'，将每个元素都加上10。最后打印输出修改后的dataframe。

需要注意的是，apply()函数默认将函数应用于每一列，如果需要应用于每一行，可以指定axis参数为1。另外，apply()函数还可以接受其他参数，可以根据具体需求进行调整。

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