1.单列运算
在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作：
df[‘col2’] = df[‘col1’].map(lambda x: x**2)
其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如：
define square(x):
return (x ** 2)
df[‘col2’] = df[‘col1’].map(square)
2.多列运算
apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。
要对DataFrame的多个列同时进行运算，可以使用apply，例如col3 = col1 + 2 * col2:
df[‘col3’] = df.apply(lambda x: x[‘col1’] + 2 * x[‘col2’], axis=1)
其中x带表当前行，可以通过下标进行索引。
示例2
In [44]: f = lambda x : x.max()-x.min()
In [45]: df.apply(f)
Out[45]:
data1 5.042275
data2 1.967290
dtype: float64
In [46]: df.apply(f,axis=1)
Out[46]:
0 2.810074
1 1.009774
2 0.