如何在`handle_button_click`函数里处理更复杂的业务逻辑？

在`handle_button_click`函数中处理更复杂的业务逻辑通常涉及数据验证、数据清洗、与其他系统的集成或执行耗时的操作。例如，你可能想要：

1. **数据验证**：检查所选行是否满足某些条件，如检查数值是否在范围内、字符串长度是否合规等。

   if not selected_row['Column1'].isnumeric():
       st.error("无效的数据")

2. **数据清洗**：对数据进行预处理，如去除空值、标准化格式等。

   cleaned_data = selected_row.fillna('N/A').astype(str)  # 清除缺失值并转为字符串

3. **与其他系统交互**：比如发送API请求、更新数据库、邮件通知等。

   response = requests.post(url, json=selected_row.to_dict())  # 发送HTTP请求

4. **异步任务**：如果某个操作可能耗时较长，可以考虑使用`streamlit.run_in_thread`或`threading`模块做为后台任务。

   import threading
   def long_running_task(row):
       # ... 长时间运行的任务
   thread = threading.Thread(target=long_running_task, args=(selected_row,))
   thread.start()

5. **复杂计算**：执行数学运算、数据分析等，可以利用pandas内置函数或第三方库。

   result = selected_row['Column1'] * selected_row['Column2']
   st.write(f"结果是: {result}")

记住，在实际操作中，尽量保持UI的响应性和用户体验，避免因长时间阻塞而影响应用的流畅性。