dataframe的apply中的函数参数有多个

在 `apply` 方法中，可以传递多个参数给应用的函数。如果需要传递多个参数，可以将这些参数作为一个元组或字典传递给 `apply` 方法的 `args` 或 `kwargs` 参数。

下面是一个示例代码，它将对 DataFrame 的每一行应用一个函数，该函数需要多个参数：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

# 定义一个函数，对每一行进行计算
def func(row, a, b):
    return row.map(lambda x: x * a + b)

# 对每一行应用函数进行计算
df = df.apply(func, axis=1, args=(2, 3))

print(df)

执行上述代码后，输出结果如下：

   A   B   C
0   5  11  17
1   7  13  19
2   9  15  21

在上述代码中，`func` 函数接受三个参数：`row` 表示行向量，`a` 和 `b` 表示需要传递的参数。使用 `apply` 方法的 `args` 参数将 `a` 和 `b` 作为元组 `(2, 3)` 传递给 `func` 函数。在 `func` 函数内部，将元组 `(2, 3)` 解包为 `a` 和 `b` 两个变量，并使用它们对行向量进行计算。最后，输出新的 DataFrame。