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如何在df中垂直应用函数

在df中垂直应用函数是指对DataFrame中的每一列应用特定的函数。下面是一种常见的方法：

使用apply函数：apply函数可以将一个函数应用于DataFrame的每一列。可以通过指定axis参数为0来实现垂直应用函数。

例如，假设有一个DataFrame df，包含三列A、B和C，我们想要对每一列应用一个函数func：

def func(col):
    # 在这里定义你的函数逻辑
    return col * 2

df_result = df.apply(func, axis=0)

在这个例子中，函数func将会对df的每一列进行垂直应用，返回一个新的DataFrame df_result，其中每一列的值都是原始列的值乘以2。

使用applymap函数：applymap函数可以将一个函数应用于DataFrame的每一个元素。但是，这种方法不适用于垂直应用函数，因为它是逐个元素进行操作的。
使用向量化操作：在某些情况下，可以使用向量化操作来代替垂直应用函数。向量化操作是指直接对整个列进行操作，而不是逐个元素进行操作。这种方法通常比使用apply函数更高效。

总结起来，使用apply函数是在DataFrame中垂直应用函数的常见方法。但是需要注意，apply函数的性能可能不如向量化操作，因此在处理大型数据集时，可以考虑使用向量化操作来提高效率。

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相关搜索:pandas:不是将函数应用于df，而是从函数中获取列表形式的结果 Python-如何在df to.csv中传递函数在Where子句条件中，如通配符函数？在列表中未组合的多个df上应用函数在时间序列的pandas df.plot中添加垂直线基于列value_python的df中的垂直连接如何在android应用中设置垂直动画滚动如何在angular应用中实现分屏垂直滚动？如何在df中创建新列并使用shift函数？如何在Flutter中启动外部应用(如Skype)

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