有没有一种方法可以对当前迭代Pandas数据帧中的行的代码进行矢量化？

是的，可以使用Pandas的apply方法对当前迭代Pandas数据帧中的行的代码进行矢量化。apply方法允许您将自定义函数应用于数据帧的每一行或每一列，以实现矢量化操作。

要对行进行矢量化操作，您可以使用apply方法，并将axis参数设置为1。例如，假设您有一个名为df的数据帧，其中包含两列'A'和'B'，您想要对每一行的'A'列和'B'列进行相加操作，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义矢量化操作函数
def vectorized_operation(row):
    return row['A'] + row['B']

# 对每一行进行矢量化操作
df['C'] = df.apply(vectorized_operation, axis=1)

在上面的示例中，我们定义了一个名为vectorized_operation的函数，该函数接受一行数据作为输入，并返回'A'列和'B'列的和。然后，我们使用apply方法将该函数应用于数据帧的每一行，并将结果存储在新的'C'列中。

这种方法的优势是可以避免使用显式的循环来迭代每一行，从而提高代码的执行效率。它适用于各种数据处理和转换操作，例如计算新的列、过滤行、应用条件逻辑等。

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请注意，以上只是示例，具体的矢量化操作取决于您的实际需求和数据处理逻辑。