在str.findall之后将函数应用于pandas数据框列

，可以使用pandas的apply方法结合lambda函数来实现。

首先，str.findall是pandas中Series对象的一个字符串方法，用于在每个元素中查找匹配某个正则表达式的所有子串，并返回一个包含所有匹配子串的列表。

然后，可以使用apply方法将一个函数应用于pandas数据框的某一列。apply方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用于数据框的每一行或每一列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'text': ['Hello, World!', 'This is a test.', 'Another example.']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.findall查找匹配子串
df['matches'] = df['text'].str.findall(r'\b\w+\b')

# 定义一个函数，将每个匹配子串转换为大写
convert_to_upper = lambda x: [word.upper() for word in x]

# 使用apply方法将函数应用于数据框列
df['converted'] = df['matches'].apply(convert_to_upper)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

                text                matches                converted
0    Hello, World!       [Hello, World]       [HELLO, WORLD]
1  This is a test.  [This, is, a, test]  [THIS, IS, A, TEST]
2  Another example.   [Another, example]   [ANOTHER, EXAMPLE]

在这个示例中，我们首先使用str.findall方法在'text'列中查找匹配的子串，并将结果存储在'matches'列中。然后，我们定义了一个lambda函数convert_to_upper，用于将每个匹配子串转换为大写形式。最后，我们使用apply方法将convert_to_upper函数应用于'matches'列，并将结果存储在'converted'列中。

需要注意的是，以上示例中的正则表达式仅用于演示目的，实际使用时可以根据具体需求进行调整。

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