1. 你可以使用numpy的ufunc函数操作pandas对象。

2. 有时，你希望将函数应用到由各列或者各行形成的一维数组上，此时DataFrame的.apply()方法即可实现此功能。 .apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

• func：一个可调用对象，它会应用于每一行或者每一列
• axis：指定应用于行还是列。如果为0/'index'，则沿着0轴计算（应用于每一列）；如果为1/'columns'，则沿着1轴计算（应用于每一行）。
• broadcast：一个布尔值，如果为True，则结果为DataFrame（不足的部分通过广播来填充）
• raw：一个布尔值。如果为False，则转换每一行/每一列为一个Series，然后传给 func 作为参数。如果True，则func接受到的是ndarray，而不是Series
• reduce：一个布尔值。用于判断当DataFrame为空时，应该返回一个Series还是返回一个DataFrame。如果为True，则结果为Series；如果为False，则结果为DataFrame。
• args：传递给func的额外的位置参数（第一个位置参数始终为Series/ndarray）

3. 有时，你希望将函数应用到DataFrame中的每个元素，则可以使用.applymap(func)方法。之所以不叫map，是因为Series已经有个.map方法。