如何将函数并行应用于pandas DataFrame的多个列

在pandas中，可以使用apply函数将函数并行应用于DataFrame的多个列。apply函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一列或每一行。

以下是如何将函数并行应用于pandas DataFrame的多个列的步骤：

1. 导入pandas库：在代码的开头，导入pandas库，以便使用其中的函数和数据结构。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：使用pandas的DataFrame函数创建一个包含多个列的DataFrame。

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

1. 定义要应用的函数：定义一个函数，该函数将被应用于DataFrame的每一列。函数可以是任何你想要的操作，例如计算平均值、求和等。

def square(x):
    return x ** 2

1. 使用apply函数并行应用函数：使用apply函数将定义的函数应用于DataFrame的多个列。通过指定axis参数为0，可以将函数应用于每一列。

df = df.apply(square, axis=0)

1. 查看结果：打印或查看修改后的DataFrame，以查看函数是否成功应用于多个列。

print(df)

完整的代码示例：

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 = df.apply(square, axis=0)

print(df)

这样，函数就成功并行应用于pandas DataFrame的多个列。请注意，apply函数还可以应用于每一行，只需将axis参数设置为1即可。

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