创建pandas数据帧:在numpy上映射函数

创建pandas数据帧是通过pandas库中的DataFrame类来实现的。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，并且提供了丰富的数据操作和分析功能。

在numpy上映射函数可以通过pandas的apply函数来实现。apply函数可以将一个函数应用到数据帧的每一行或每一列，实现对数据的逐行或逐列操作。

下面是创建pandas数据帧并在numpy上映射函数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个字典，包含两个列的数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}

# 将字典转换为数据帧
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个在numpy上映射的函数
def square(x):
    return np.square(x)

# 使用apply函数将函数应用到数据帧的每一列
df['A_squared'] = df['A'].apply(square)
df['B_squared'] = df['B'].apply(square)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A   B  A_squared  B_squared
0  1  10          1        100
1  2  20          4        400
2  3  30          9        900
3  4  40         16       1600
4  5  50         25       2500

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两个列的字典，然后将字典转换为数据帧。接着定义了一个在numpy上映射的函数square，该函数用于计算输入值的平方。最后使用apply函数将square函数应用到数据帧的每一列，并将结果存储在新的列中。

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