Pandas:在列上应用函数列表，每列一个函数

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，主要用于处理结构化数据。在Pandas中，可以通过apply函数在列上应用函数列表，其中每列可以有一个函数。

具体而言，apply函数可以用于对DataFrame中的每一列进行函数操作。它接受一个函数列表作为参数，并在每列上依次应用这些函数。该函数列表可以包含内置函数、自定义函数或lambda函数。apply函数会自动迭代每一列，并将每列的值作为参数传递给函数进行处理。处理后的结果将形成一个新的Series，并返回给调用者。

通过在列上应用函数列表，可以实现对数据进行灵活的处理和转换。例如，可以计算每列的总和、平均值、最大值、最小值等统计信息。也可以进行数据清洗、转换、过滤等操作。此外，还可以根据业务需求自定义函数，对每列的值进行特定的处理。

以下是一个示例代码，展示了如何在列上应用函数列表：

import pandas as pd

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

# 定义一个函数列表，包含求和、平均值和最大值函数
func_list = [sum, pd.Series.mean, max]

# 在每列上应用函数列表
result = df.apply(func_list)

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

     A     B     C
0   15  40.0  15.0
1   15  40.0  15.0
2   15  40.0  15.0
3   15  40.0  15.0
4   15  40.0  15.0

在上述示例中，apply函数对每一列分别应用了sum、pd.Series.mean和max函数。结果是一个新的DataFrame，其中每列对应着相应函数的计算结果。

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