applymap()在熊猫MultiIndex Slice上不起作用

applymap()是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame对象中的每个元素应用一个函数。然而，在多级索引切片（MultiIndex Slice）上使用applymap()函数时可能会出现不起作用的情况。

多级索引切片是指在DataFrame对象中使用多个索引层级进行切片操作。由于applymap()函数是逐元素地应用函数，它无法正确处理多级索引切片的情况。这是因为applymap()函数期望输入是一个DataFrame对象，而多级索引切片会返回一个Series对象，导致applymap()函数无法正常工作。

解决这个问题的方法是使用其他适用于多级索引切片的函数，例如apply()函数。apply()函数可以对DataFrame对象的每一列或每一行应用一个函数，包括多级索引切片。

以下是一个示例代码，展示了如何使用apply()函数在多级索引切片上应用函数：

import pandas as pd

# 创建一个带有多级索引的DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

# 定义一个函数，用于应用到多级索引切片上
def my_function(x):
    return x * 2

# 使用apply()函数在多级索引切片上应用函数
result = df.apply(lambda x: my_function(x) if x.name[1] == 'A' else x, axis=1)

print(result)

在上述示例中，我们创建了一个带有多级索引的DataFrame对象，并定义了一个函数my_function()，用于将切片中'A'列的元素值乘以2。然后，我们使用apply()函数在多级索引切片上应用该函数，并将结果存储在result变量中。

请注意，以上示例中的函数和方法仅供参考，具体的应用场景和使用方式可能因实际需求而异。对于更详细的pandas函数和方法说明，请参阅官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/