Pandas在多个列上应用行式函数

Pandas是一个Python库，用于数据分析和数据处理。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得在多个列上应用行式函数变得非常方便。

在Pandas中，我们可以使用apply方法来应用行式函数。apply方法可以在DataFrame的每一行上应用一个函数，并返回一个新的Series或DataFrame。

使用apply方法时，我们需要先定义一个自定义函数，然后将该函数作为参数传递给apply方法。这个自定义函数会被应用到每一行或每一列上。

下面是一个示例，展示了如何在多个列上应用行式函数：

import pandas as pd

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

# 定义一个自定义函数，计算每一行的和
def row_sum(row):
    return row['A'] + row['B'] + row['C']

# 在多个列上应用行式函数
df['Sum'] = df.apply(row_sum, axis=1)

print(df)

输出结果：

   A  B  C  Sum
0  1  4  7   12
1  2  5  8   15
2  3  6  9   18

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的DataFrame。然后，我们定义了一个自定义函数row_sum，用于计算每一行的和。最后，我们使用apply方法在每一行上应用该函数，并将结果存储在新的一列'Sum'中。

需要注意的是，apply方法的参数axis=1表示应用函数在每一行上，如果想要在每一列上应用函数，可以将axis参数设置为0。

总结起来，Pandas的apply方法可以在多个列上应用行式函数，帮助我们对数据进行灵活的处理和计算。

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