Как применить функцию для всего датафрейма pandas?

Для применения функции к каждому элементу или столбцу датафрейма pandas в Python вы можете использовать методы apply(), applymap() или pipe() в зависимости от вашей конкретной задачи.

Метод apply() применяется к каждому столбцу или строке датафрейма. Вы можете использовать его для применения пользовательской функции к каждому элементу столбца или строки. Например, если вам нужно применить функцию my_func() ко всем элементам столбца "column_1", вы можете сделать это следующим образом:

import pandas as pd

def my_func(x):
    return x * 2

df['column_1'] = df['column_1'].apply(my_func)

Метод applymap() применяет функцию к каждому элементу датафрейма. Этот метод применяется ко всему датафрейму и возвращает новый датафрейм с примененными функциями. Например, если вам нужно применить функцию my_func() ко всем элементам датафрейма, вы можете использовать applymap() следующим образом:

import pandas as pd

def my_func(x):
    return x * 2

df = df.applymap(my_func)

Метод pipe() позволяет вам применить цепочку функций к датафрейму. Этот метод работает похожим образом на apply(), но с возможностью применить несколько функций последовательно. Например, если вам нужно сначала применить функцию func1(), а затем функцию func2() ко всем столбцам датафрейма, вы можете использовать pipe() следующим образом:

import pandas as pd

def func1(df):
    # some operation
    return df

def func2(df):
    # another operation
    return df

df = df.pipe(func1).pipe(func2)

Выбор между этими методами зависит от вашей конкретной задачи и того, какие именно преобразования вы хотите применить к вашему датафрейму.