Python 有没有一种最佳的方法可以在没有iTError的情况下迭代数据帧的每个单元格？

我想应用一个函数

foo（df.column，df.index，df.current value）

并以相同的数据帧结束，但每个单元格都以最快的方式等于函数的结果

def foo(dates, name, value):
    return black_box_function(dates, name, value)

我希望dates是单元格的列，name是数据框单元格内容的索引和值

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我尝试将其实现为

df.apply（foo（df['index']，df['column']）

，但不起作用。

您可以使用

np.vectorize

创建一个向量化函数，该函数可以将数据帧列作为参数（或任何其他类似数组的类型）。请参阅下面的示例 （请注意，传递给向量化函数的参数的长度必须相同）：

def foo（val1、val2、val3）：
“”“在这里使用函数参数执行一些操作”“”
返回值1*2*3
#这将在数据帧中创建一个名为“new_col”的新列
#df.new_col中的每一行都是应用于该行的foo的结果
df['new_col']=np.vectorize（foo）（df.col1，df.col2，df.col3）

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请参阅文档。

那么您想对整个数据帧应用一个函数吗？@DanielMesejo Yes您可以使用一些矢量化，这取决于函数，请包括详细信息。关于您试图实现的内容，我们越详细，就越能帮助您实现您想要的。目前还不清楚。您能否提供取消函数示例？示例输入和输出？@Spenrose如果函数设计用于处理标量值，那么您真的别无选择，只能使用

.apply

、

.applymap

、或手动循环。这如何更有效？hi@juanpa.arrivillaga，请参考此线程：。