pandas如何按照同一规则批量处理多列相同类型的数据

可以使用 pandas 的 `apply` 函数来批量处理多列相同类型的数据。

假设你想要按照相同的规则处理数据框中的 A 列和 B 列，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的数据框

# 定义处理函数
def process_column(col):
    # 对 col 进行处理
    # 例如：col = col + 1
    return col

# 使用 apply 函数处理 A 列和 B 列
df['A'] = df['A'].apply(process_column)
df['B'] = df['B'].apply(process_column)

你也可以使用 `apply` 函数的 `axis` 参数来同时处理多列：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的数据框

# 定义处理函数
def process_row(row):
    # 对 row 进行处理
    # 例如：row['A'] = row['A'] + 1
    #       row['B'] = row['B'] + 1
    return row

# 使用 apply 函数处理 A 列和 B 列
df = df.apply(process_row, axis=1)

你还可以使用 pandas 的其他函数，如 `map` 和 `applymap`，来处理数据框中的数据。

希望这对你有帮助！