对df按index和column对df中的每一个值都应用.apply(lambda x: ‘*’ if x < 0.05 else ‘’)

在pandas DataFrame中，你可以使用`.apply()`函数结合`lambda`表达式来按照索引(index)和列(column)的条件对每个元素操作。假设你的DataFrame `df` 中的数据需要检查是否小于0.05，并将小于0.05的值替换为'*'，可以这样做：

df.applymap(lambda x: '*' if x < 0.05 else '') 

这里 `.applymap()` 函数会遍历数据框中的每一个元素，`lambda x: ...` 是一个匿名函数，它接收一个值 `x`，如果 `x` 小于0.05，则返回 '*'，否则返回空字符串 ('')，从而达到替换的目的。

注意：`applymap()` 会作用于整个DataFrame，包括数值型和非数值型（如字符串）的列。如果你只想针对数值型列进行操作，可以在调用前先筛选出来：

numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns
df[numeric_cols].applymap(lambda x: '*' if x < 0.05 else '')