将df列名传递给图形打印函数中的嵌套公式

是指在数据分析和可视化过程中，将数据框（DataFrame）的列名作为参数传递给一个图形打印函数，并在该函数的嵌套公式中使用这些列名进行图形绘制或其他操作。

在数据分析和可视化中，常常需要根据数据的不同列来生成不同的图形或进行不同的计算。通过将列名作为参数传递给图形打印函数，可以实现自动化地根据不同的列生成相应的图形。

以下是一个示例代码，展示了如何将df列名传递给图形打印函数中的嵌套公式：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1],
        'C': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个图形打印函数，接收列名作为参数
def plot_graph(column_name):
    plt.plot(df[column_name])
    plt.xlabel('Index')
    plt.ylabel(column_name)
    plt.title('Plot of ' + column_name)
    plt.show()

# 将df列名传递给图形打印函数中的嵌套公式
for column in df.columns:
    plot_graph(column)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数据框df，包含了三列数据（A、B、C）。然后定义了一个图形打印函数plot_graph，该函数接收列名作为参数，并根据列名绘制相应的图形。最后，通过遍历df的列名，并将列名作为参数传递给plot_graph函数，实现了根据不同列名生成不同图形的功能。

这种方法可以方便地根据不同的列名进行数据分析和可视化，适用于各种数据分析场景，如时间序列分析、趋势分析、对比分析等。

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