Python:将函数应用于熊猫DataFrame的每一行，并返回**新数据帧**

在Python中，可以使用apply()函数将函数应用于Pandas DataFrame的每一行，并返回一个新的数据帧。

apply()函数接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。在这个特定的问题中，我们想要将一个函数应用于DataFrame的每一行，然后返回一个新的数据帧。

以下是一个示例代码，演示如何使用apply()函数实现这个目标：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将每个人的年龄加上5
def add_age(row):
    row['Age'] += 5
    return row

# 使用apply()函数将函数应用于每一行，并返回一个新的数据帧
new_df = df.apply(add_age, axis=1)

# 打印新的数据帧
print(new_df)

输出结果为：

     Name  Age      City
0   Alice   30  New York
1     Bob   35    London
2  Charlie  40     Paris

在这个例子中，我们定义了一个名为add_age()的函数，它将每个人的年龄加上5。然后，我们使用apply()函数将这个函数应用于DataFrame的每一行，并将结果存储在一个新的数据帧new_df中。最后，我们打印出这个新的数据帧。

这个方法在处理大型数据集时非常有用，因为它可以高效地对每一行进行操作，并返回一个新的数据帧，而不需要使用循环来逐行处理。

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