如何将DataFrame的每一行发送到步骤函数，获取响应，并将其存储在DataFrame的列中？

将DataFrame的每一行发送到步骤函数，获取响应，并将其存储在DataFrame的列中，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要将DataFrame的每一行转换为适当的格式，以便发送到步骤函数。可以使用DataFrame的iterrows()方法遍历每一行，并将行数据转换为合适的格式，例如JSON。
2. 接下来，使用适当的网络通信库（如requests）将转换后的行数据发送到步骤函数。步骤函数可以是一个远程API端点，也可以是一个本地函数。
3. 发送请求后，等待步骤函数的响应。可以使用网络通信库提供的方法来获取响应，例如requests库的json()方法可以将响应解析为JSON格式。
4. 将获取的响应存储在DataFrame的相应列中。可以使用DataFrame的at或loc方法来访问特定行和列，并将响应值存储在相应的位置。

下面是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd
import requests

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 将行数据转换为JSON格式
    data = row.to_json()

    # 发送请求到步骤函数，并获取响应
    response = requests.post('步骤函数的URL', json=data)
    result = response.json()

    # 将响应存储在DataFrame的相应列中
    df.at[index, 'response'] = result['response']

# 打印更新后的DataFrame
print(df)

在上述示例中，需要将步骤函数的URL替换为实际的步骤函数的URL地址。此外，还需要根据实际情况进行适当的错误处理和异常处理。

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