使用DataFrame中的变量时，Python Pandas应用函数不会应用于每一行

在使用DataFrame中的变量时，Python Pandas应用函数默认情况下不会应用于每一行。DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格，由多个列组成。当我们使用Pandas的函数对DataFrame中的变量进行操作时，默认是对整个列进行操作，而不是对每一行进行操作。

如果我们想要对每一行应用函数，可以使用Pandas的apply函数。apply函数可以将指定的函数应用于DataFrame的每一行或每一列。我们可以通过指定axis参数来控制应用函数的方向，axis=0表示按列应用函数，axis=1表示按行应用函数。

下面是一个示例代码，演示如何使用apply函数对DataFrame中的变量应用函数：

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)

# 定义一个函数，将每一行的值相加
def sum_row(row):
    return row['A'] + row['B'] + row['C']

# 使用apply函数按行应用sum_row函数
df['Sum'] = df.apply(sum_row, axis=1)

print(df)

输出结果为：

   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，我们定义了一个sum_row函数，用于将每一行的'A'、'B'、'C'列的值相加。然后使用apply函数按行应用sum_row函数，并将结果存储在新的'Sum'列中。

需要注意的是，apply函数会逐行或逐列地遍历DataFrame，因此在处理大型数据集时可能会比较耗时。如果需要对DataFrame中的每一行进行复杂的操作，可以考虑使用其他更高效的方法，如使用NumPy的向量化操作或使用Pandas的内置函数。