pandas.apply

pandas.apply() 是 pandas 库中的一个函数，用于在 DataFrame 或 Series 的每一行或每一列上应用自定义函数。它将传入的函数应用于每个元素，并返回一个新的 Series 或 DataFrame。

例如，可以使用 apply() 函数计算 DataFrame 中每一行的总和或平均值，或者对 Series 中的每个元素进行字符串处理等操作。

要使用 apply() 函数，需要传入一个函数作为参数，该函数将应用于每个元素。可以使用 lambda 表达式或定义一个独立的函数来作为参数。

以下是一个示例，展示如何使用 apply() 函数计算 DataFrame 中每一列的平均值：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 apply() 函数计算每一列的平均值
column_mean = df.apply(lambda x: x.mean())

print(column_mean)

输出结果：

A     3.0
B     8.0
C    13.0
dtype: float64

这样就可以得到每一列的平均值作为一个新的 Series。

希望这个例子能帮助你理解 pandas.apply() 函数的用法。如果你有任何其他问题，请随时提问。