如何为DataFrame中的每一行运行函数？

为DataFrame中的每一行运行函数可以使用apply()方法。apply()方法可以将一个函数应用于DataFrame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DataFrame的每一行。函数的参数应该是一个Series对象，表示DataFrame的一行数据。
2. 使用apply()方法，将定义的函数作用于DataFrame的每一行。可以通过指定axis参数为1来表示按行应用函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个函数，该函数将计算每一行的和
def sum_row(row):
    return row.sum()

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply()方法将sum_row函数应用于每一行
result = df.apply(sum_row, axis=1)

print(result)

输出结果为：

0    12
1    15
2    18
dtype: int64

在这个例子中，sum_row函数计算了每一行的和，然后通过apply()方法将该函数应用于DataFrame的每一行。最后，将每一行的和存储在一个Series对象中。

对于更复杂的函数，可以在定义函数时使用其他的DataFrame方法和操作，以实现更多的功能。

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