如何编写一个函数来处理字典类型序列和Dataframe中的列？

要编写一个函数来处理字典类型序列和Dataframe中的列，可以使用Python编程语言和相关的库来实现。下面是一个示例函数的实现：

import pandas as pd

def process_data(data):
    if isinstance(data, dict):
        # 处理字典类型序列
        # 这里可以根据具体需求进行相应的处理操作
        processed_data = {k: v.upper() for k, v in data.items()}
        return processed_data
    elif isinstance(data, pd.DataFrame):
        # 处理Dataframe中的列
        # 这里可以根据具体需求进行相应的处理操作
        processed_data = data.apply(lambda x: x.str.upper() if x.dtype == "object" else x)
        return processed_data
    else:
        raise ValueError("Unsupported data type. Only dict and DataFrame are supported.")

# 示例用法
# 处理字典类型序列
data_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
processed_dict = process_data(data_dict)
print(processed_dict)

# 处理Dataframe中的列
data_df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Alice"], "age": [30, 25], "city": ["New York", "London"]})
processed_df = process_data(data_df)
print(processed_df)

这个函数根据输入数据的类型进行不同的处理操作。如果输入是字典类型序列，函数会将字典中的值转换为大写，并返回处理后的字典。如果输入是Dataframe，函数会将所有字符串类型的列转换为大写，并返回处理后的Dataframe。

对于字典类型序列的处理，示例函数使用了字典推导式来创建一个新的字典，将原字典中的值转换为大写。

对于Dataframe的处理，示例函数使用了apply方法和lambda函数来对每一列进行处理。只有列的数据类型是字符串时，才会将其转换为大写，其他类型的列保持不变。

这个函数可以根据具体需求进行修改和扩展，例如可以添加其他处理操作，或者处理其他特定的数据类型。

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