DataFrame批量执行函数

要对DataFrame中的每一行或每一列执行函数，可以使用`apply`方法。`apply`方法可以接收一个函数作为参数，并将该函数应用到每一行或每一列。

首先，你需要确定要对每一行还是每一列执行函数。然后，创建一个函数来处理每一行或每一列的数据，并将该函数作为参数传递给`apply`方法。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 对每一行执行函数
def row_function(row):
    return row['A'] + row['B']

df['sum'] = df.apply(row_function, axis=1)

# 对每一列执行函数
def column_function(column):
    return column.max()

df.loc['max'] = df.apply(column_function, axis=0)

print(df)

这个示例代码中，首先创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后，定义了两个函数`row_function`和`column_function`。`row_function`用于对每一行执行函数，计算列'A'和列'B'的和，并将结果保存在新的'col'列中。`column_function`用于对每一列执行函数，计算每一列的最大值，并将结果添加为新的行'max'。

最后，通过`apply`方法将这两个函数应用到DataFrame上，并打印出结果。

你可以根据自己的需求来定义要执行的函数，并根据需要选择对每一行或每一列执行函数。