在Dataframe的每一行上执行自定义函数，同时忽略第一列

，可以通过使用apply函数来实现。

apply函数是pandas库中的一个函数，用于在DataFrame的行或列上应用自定义函数。在这个问题中，我们需要在每一行上执行自定义函数，并忽略第一列。

下面是一个示例代码，演示如何使用apply函数来实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4],
        'col2': [5, 6, 7, 8],
        'col3': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数，用于处理每一行的数据
def custom_function(row):
    # 忽略第一列，对剩余的列执行一些操作
    # 这里只是简单地将每个元素乘以2
    return [x * 2 for x in row[1:]]

# 使用apply函数在每一行上应用自定义函数
df['new_col'] = df.apply(custom_function, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   col1  col2  col3       new_col
0     1     5     9  [10, 18]
1     2     6    10  [12, 20]
2     3     7    11  [14, 22]
3     4     8    12  [16, 24]

在这个示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame，并定义了一个自定义函数custom_function。该函数忽略第一列，对剩余的列执行了一个简单的操作，将每个元素乘以2。然后，我们使用apply函数在每一行上应用这个自定义函数，并将结果存储在一个新的列new_col中。

需要注意的是，apply函数的axis参数用于指定应用函数的方向。axis=1表示在每一行上应用函数，axis=0表示在每一列上应用函数。

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