Pandas将函数应用于列表中的多个列

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据操作和分析功能。在Pandas中，可以使用apply函数将一个自定义函数应用于列表中的多个列。

具体而言，apply函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于指定的列或行。当应用于多个列时，可以通过设置axis参数来指定按列进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含多个列的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，将两个列相加
def sum_columns(row):
    return row['A'] + row['B']

# 使用apply函数将自定义函数应用于多个列
df['D'] = df.apply(sum_columns, axis=1)

print(df)

输出结果如下：

   A  B  C  D
0  1  4  7  5
1  2  5  8  7
2  3  6  9  9

在这个例子中，我们创建了一个包含三个列（A、B、C）的DataFrame，并定义了一个自定义函数sum_columns，该函数将列A和列B相加。然后，我们使用apply函数将sum_columns函数应用于每一行，并将结果存储在新的列D中。

Pandas的apply函数在数据处理和特征工程中非常有用。它可以帮助我们对数据进行自定义的操作和转换，从而满足不同的分析需求。

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