在pandas DataFrame的多个列中应用自定义函数

，可以使用apply方法结合lambda函数来实现。

首先，通过lambda函数定义一个自定义函数，该函数可以接受一个Series作为输入，并返回一个处理后的Series。然后，使用apply方法将该自定义函数应用到DataFrame的多个列上。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义自定义函数
def custom_function(series):
    # 在这里编写你的自定义函数逻辑
    # 例如，计算两列之和
    return series['列1'] + series['列2']

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})

# 在多个列上应用自定义函数
df['结果'] = df.apply(lambda row: custom_function(row), axis=1)

# 打印结果
print(df)

这段代码中，首先定义了一个自定义函数custom_function，该函数接受一个Series作为输入，并返回两列之和。然后，使用apply方法将该自定义函数应用到DataFrame的每一行上，通过axis=1参数指定按行应用。最后，将处理结果赋值给新的一列结果。

这样，就可以在pandas DataFrame的多个列中应用自定义函数了。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
• 腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
• 腾讯云云原生容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
• 腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云物联网平台（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
• 腾讯云移动开发平台（MTP）：https://cloud.tencent.com/product/mtp
• 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
• 腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
• 腾讯云元宇宙服务（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr