pandas df.apply返回相同列表(如map)的系列，其中应该返回一个列表

pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在pandas中，DataFrame是一种二维表格数据结构，而Series是一维标签化数组。df.apply()是DataFrame对象的一个方法，用于对DataFrame中的每一行或每一列应用一个函数。

根据问题描述，df.apply()返回一个包含相同列表（如map）的Series。在这种情况下，我们可以使用apply()方法将一个函数应用于DataFrame的每一行或每一列，并将结果作为一个Series返回。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将每个元素加上10
def add_ten(x):
    return x + 10

# 使用apply()方法将add_ten函数应用于每一列，并返回一个Series
result = df.apply(add_ten)

print(result)

输出结果为：

A    [11, 12, 13]
B    [14, 15, 16]
C    [17, 18, 19]
dtype: object

在这个例子中，我们定义了一个add_ten函数，将每个元素加上10。然后，我们使用apply()方法将add_ten函数应用于df的每一列，并将结果作为一个Series返回。最终的结果是一个包含相同列表的Series，其中每个元素都是对应列中的元素加上10后的结果。

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这些选项决定了列表型返回值是否扩展为 DataFrame。用好 apply() 可以了解数据集的很多信息。...Pandas 对象支持多个类似的 API，如 groupby API、window functions API、resample API。...对 Series 进行单个聚合操作，返回的是标量值： In [158]: tsdf.A.agg('sum') Out[158]: 3.033606102414146 多函数聚合还可以用列表形式传递多个聚合函数...transform() 方法返回的结果与原始数据具有同样索引，且大小相同。这个 API 支持同时处理多种操作，不用一个一个操作，且该 API 与 .agg API 类似。...，DataFrame 的 applymap() 及 Series 的 map() ，支持任何接收单个值并返回单个值的 Python 函数。

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