比较.apply() pandas中的多列

在pandas中，.apply()函数是用于对DataFrame或Series中的元素进行自定义函数的应用。它可以同时应用于多列数据。

.apply()函数的语法如下：

df.apply(func, axis=0)

其中，func是一个自定义函数，axis=0表示按列应用函数。

使用.apply()函数可以实现对多列数据的比较操作。下面是一个示例：

假设我们有一个DataFrame df，包含两列数据col1和col2，我们想要比较这两列数据的大小关系，并将结果存储在新的一列compare_result中。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [2, 4, 1, 5, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，比较两列数据的大小
def compare_cols(row):
    if row['col1'] > row['col2']:
        return 'col1 > col2'
    elif row['col1'] < row['col2']:
        return 'col1 < col2'
    else:
        return 'col1 = col2'

# 应用自定义函数到多列数据
df['compare_result'] = df.apply(compare_cols, axis=1)

print(df)

输出结果：

   col1  col2 compare_result
0     1     2    col1 < col2
1     2     4    col1 < col2
2     3     1    col1 > col2
3     4     5    col1 < col2
4     5     3    col1 > col2

在上述示例中，我们定义了一个自定义函数compare_cols，该函数接受一行数据作为输入，并比较col1和col2的大小关系。然后，我们使用.apply()函数将该自定义函数应用于DataFrame的每一行数据，并将结果存储在新的一列compare_result中。

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