用lambda函数实现：在python的编译环境中，现在有一个100行96列的dataframe表，我想让每一列的数乘以它当前的行号

您可以使用lambda函数实现这个功能。下面是代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({i: [j*i for j in range(1,101)] for i in range(1,97)})

df = df.apply(lambda x: x * df.index.to_series(), axis=0)

上面的代码首先创建了一个名为"df"的dataframe表，其中每一列的数字是按照行号计算出来的。接着，使用`apply`方法和lambda函数对每一列进行操作，从而实现每一列的数乘以它当前的行号。

相关问题

现有一单列dataframe，该列中每行的内容由一个字谜“n"字符，一个空格，和一个国家名组成，如何用正则表达式提取国家名称，给出代码

可以使用正则表达式来提取国家名称。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import re

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'riddles': ['n USA', 'n China', 'n Japan']})

# 编译正则表达式
regex = re.compile(r'n\s(.*)')

# 应用正则表达式并提取国家名称
df['countries'] = df['riddles'].apply(lambda x: regex.search(x).group(1))

print(df)

输出结果为：

   riddles countries
0    n USA       USA
1  n China     China
2  n Japan     Japan

这里使用了正则表达式 `n\s(.*)`，它匹配以 "n " 开头的字符串，并提取后面的所有字符作为国家名称。使用 `apply` 函数将正则表达式应用到每个单元格，并使用 `group(1)` 提取匹配到的第一个分组（即国家名称）。最后将提取的国家名称存储在新列 `countries` 中。