对pandas DataFrame应用函数，带条件检查`NaNs`

是指在对DataFrame进行函数操作时，同时进行条件检查以处理缺失值（NaNs）的情况。

在pandas中，DataFrame是一个二维的数据结构，类似于表格，可以包含不同类型的数据。当我们需要对DataFrame中的数据进行处理时，可以使用apply函数来应用自定义的函数。

在应用函数时，我们可以使用条件检查来处理NaNs。条件检查可以通过使用isnull()函数来判断DataFrame中的每个元素是否为NaN。isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示对应位置的元素是NaN，False表示不是NaN。

以下是一个示例代码，演示如何对pandas DataFrame应用函数，带条件检查NaNs：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 自定义函数，对每个元素进行平方操作，同时处理NaNs
def square_with_nan_check(x):
    if pd.isnull(x):
        return x
    else:
        return x**2

# 应用函数到DataFrame的每个元素
df = df.applymap(square_with_nan_check)

print(df)

输出结果为：

     A     B      C
0  1.0  25.0    81.0
1  4.0   NaN   100.0
2  NaN  49.0   121.0
3  16.0  64.0    NaN

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN的DataFrame，并定义了一个自定义函数square_with_nan_check，该函数对每个元素进行平方操作，同时处理NaNs。通过使用pd.isnull()函数进行条件检查，我们可以在函数中判断元素是否为NaN，并根据需要进行处理。

需要注意的是，上述示例中的处理方式是将NaN保留为NaN，如果需要将NaN替换为其他值，可以在自定义函数中进行相应的修改。

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