将定制函数应用于pandas df

是指在使用pandas库进行数据处理和分析时，通过自定义函数对DataFrame（df）中的数据进行操作和转换。

概念： 定制函数是用户根据自己的需求编写的函数，用于对数据进行特定的处理和计算。在pandas中，可以使用apply()函数将定制函数应用于DataFrame中的数据。

分类： 将定制函数应用于pandas df可以分为两种情况：

1. 应用于整个DataFrame：将定制函数应用于整个DataFrame，对每个元素进行操作。
2. 应用于特定列或行：将定制函数应用于DataFrame的特定列或行，对该列或行中的每个元素进行操作。

优势：

1. 灵活性：通过编写定制函数，可以根据具体需求对数据进行灵活的处理和转换。
2. 扩展性：可以根据不同的数据类型和处理需求编写不同的定制函数，实现对不同数据的处理。
3. 效率：使用pandas的向量化操作，能够高效地处理大规模数据。

应用场景：

1. 数据清洗：对数据进行清洗、去重、填充缺失值等操作。
2. 特征工程：对数据进行特征提取、转换、标准化等操作。
3. 数据分析：对数据进行统计、聚合、分组等操作。
4. 数据可视化：对数据进行可视化处理，生成图表和图形。

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