Python 如何将函数应用于数据帧中的一组行？

下面的代码在每一列上使用nlp（）来确定类型。然而，这可能需要很长时间，这取决于我的数据的大小。我想知道如何在选定数量的行上应用该函数？例如，如果我只想将其应用于每列的前100行，那么

import spacy
import pandas as pd
import en_core_web_sm
import numpy
nlp = en_core_web_sm.load()

df = pd.read_csv('https://climate.weather.gc.ca/climate_data/bulk_data_e.html?format=csv&stationID=27211&Year=2019&Month=5&Day=1&timeframe=2&submit=Download+Data')

df['Station Name'] = df['Station Name'].str.title()

col_list = df.columns 

for col in col_list:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: [[w.label_] for w in list(nlp(str(x)).ents)])

df

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使用

applymap

方法将函数应用于具有选定索引范围的所有列

对于前100行：

df.iloc[:100] = df.iloc[:100].applymap(lambda x: [[w.label_] for w in list(nlp(str(x)).ents)])

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创建数据框架的子集并处理该子集。我将使用字典或列表创建数据框架，并处理每个字典条目：