如何使用应用于多个Pandas数据集列？

在Pandas中，可以使用apply()函数将一个函数应用于多个数据集列。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于每一列或每一行的元素。

使用apply()函数应用于多个列的步骤如下：

导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码导入：

import pandas as pd

创建数据集：创建一个包含多个列的数据集，可以使用以下代码创建一个示例数据集：

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

定义函数：定义一个函数，该函数将应用于每个数据集列。例如，以下函数将计算每个元素的平方：

def square(x):
    return x ** 2

应用函数：使用apply()函数将定义的函数应用于数据集的多个列。以下代码将函数应用于'col1'和'col2'列：

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].apply(square)

查看结果：可以使用print()函数查看应用函数后的结果：

print(df)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
        'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

def square(x):
    return x ** 2

df[['col1', 'col2']] = df[['col1', 'col2']].apply(square)

print(df)

这样，就可以将函数应用于多个Pandas数据集列，并得到相应的结果。请注意，以上代码中的函数和数据集仅作为示例，实际应用中可以根据需求定义不同的函数和数据集。