将函数应用于Pandas DataFrame中每行的apply function替代方法

在Pandas中，可以使用"apply"函数来将函数应用于DataFrame中的每一行。但是，由于"apply"函数在处理大型数据集时效率较低，因此可以使用其他方法来替代。

一种替代方法是使用"applymap"函数。"applymap"函数可以将函数应用于DataFrame中的每个元素而不是每行。这种方法适用于需要对DataFrame中的每个元素进行操作的情况。

另一种替代方法是使用"vectorized"操作。Pandas中的大部分函数和运算都是矢量化的，意味着它们可以直接应用于整个DataFrame而不需要使用循环。这种方法通常比"apply"函数更快速且更有效率。

例如，假设我们有一个DataFrame df，包含两列"A"和"B"，我们想要将一个函数应用于每个元素来计算它们的和。下面是使用三种替代方法的示例：

1. 使用"apply"函数：

def sum_row(row):
    return row["A"] + row["B"]

df["sum"] = df.apply(sum_row, axis=1)

1. 使用"applymap"函数：

def sum_element(element):
    return element["A"] + element["B"]

df["sum"] = df.applymap(sum_element)

1. 使用"vectorized"操作：

df["sum"] = df["A"] + df["B"]

以上三种方法都可以得到相同的结果，但是在处理大型数据集时，第三种方法通常更快速和高效。

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