在pandas数据帧的每一行上应用函数

是通过使用apply()方法来实现的。apply()方法可以将一个函数应用于数据帧的每一行或每一列。

具体步骤如下：

1. 定义一个函数，该函数将作用于每一行。函数的参数通常是表示每一行的Series对象。
2. 使用apply()方法，将定义的函数作为参数传递给它。可以选择将axis参数设置为1，以便函数在每一行上应用。
3. apply()方法将返回一个包含应用函数结果的新的Series或数据帧。

下面是一个示例，展示如何在pandas数据帧的每一行上应用函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，该函数将计算每个人的年薪增长率
def calculate_growth_rate(row):
    return row['Salary'] * 0.1

# 在每一行上应用函数，并将结果存储在新的列中
df['Growth Rate'] = df.apply(calculate_growth_rate, axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age  Salary  Growth Rate
0    Alice   25   50000       5000.0
1      Bob   30   60000       6000.0
2  Charlie   35   70000       7000.0

在这个示例中，我们定义了一个名为calculate_growth_rate()的函数，它接受每一行的Series对象作为参数，并返回每个人的年薪增长率。然后，我们使用apply()方法将该函数应用于数据帧的每一行，并将结果存储在名为Growth Rate的新列中。

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