自定义df.apply（）

您可以使用pandas中的apply()方法来自定义apply()函数。下面是一个示例代码，该代码将在DataFrame中的每个元素上执行一个自定义函数：

import pandas as pd

# 自定义函数
def custom_function(x):
    return x**2 + 2*x + 1

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

# 使用apply方法应用自定义函数
df.applymap(custom_function)

在这个例子中，我们定义了一个名为custom_function的函数，它将对每个元素执行一个简单的平方加2x加1的操作。然后，我们使用applymap()方法将这个函数应用于DataFrame中的每个元素。如果您只需要应用到某一列或者某几列上，可以使用apply()方法。例如：

import pandas as pd

# 自定义函数
def custom_function(x):
    return x**2 + 2*x + 1

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

# 使用apply方法应用自定义函数到B列
df['B'] = df['B'].apply(custom_function)

在这个例子中，我们使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame中的B列。这将对B列中的每个元素执行相同的操作，而不是对整个DataFrame执行操作。