pandas中运用applymap使用的函数参数不止一个应该怎么处理

如果需要在`pandas.DataFrame.applymap()`方法中使用的函数需要多个参数，可以使用`lambda`函数将其包装成一个单参数函数，然后将多个参数作为`lambda`函数的输入，例如：

import pandas as pd

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

# 定义一个需要两个参数的函数
def my_func(x, y):
    return x + y

# 使用lambda函数将my_func包装成一个单参数函数
my_func_with_params = lambda x: my_func(x['A'], x['B'])

# 使用applymap()方法应用my_func_with_params
df = df.applymap(my_func_with_params)

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  5  7
1  7  9
2  9  11

在上面的例子中，`my_func()`需要两个参数，但是`pandas.DataFrame.applymap()`方法只能使用单参数函数。因此，我们使用`lambda`函数将`my_func()`包装成一个单参数函数，并将`'A'`和`'B'`作为输入传递给`my_func()`。最后，使用`applymap()`方法应用`my_func_with_params`即可。

如果需要使用更多的参数，可以继续使用`lambda`函数进行包装，例如：

my_func_with_params = lambda x: my_func(x['A'], x['B'], x['C'], x['D'])

注意，使用`lambda`函数包装多参数函数可能会导致性能下降，因为每次调用`lambda`函数时都需要重新创建一个新函数对象。如果需要多次调用该函数，最好将其定义为一个独立的函数。