我可以使用。映射（func）在df中的任何列上，如：
df=DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7]})
df['a']=df['a'].map(lambda x: x > 1)
我还可以：
df['a'],df['b']=df['a'].map(lambda x: x > 1),df['b'].map(lambda x: x > 1)
有没有一种更蟒蛇的方法可以将函数应用于所有列或整个框架（没有循环）？
如果我没弄错的话，您正在寻找applymap方法。
>>> print df
A B C
0 -1 0 0
1 -4 3 -1
2 -1 0 2
3 0 3 2
4 1 -1 0
>>> print df.applymap(lambda x: x>1)
A B C
0 False False False
1 False True False
2 False False True
3 False True True
4 False False False
从0.20。0以后，您可以使用变换
In [578]: df.transform(lambda x: x > 1)
Out[578]:
A B C
0 False False False
1 False True False
2 False False True
3 False True True
4 False False False
In [579]: df
Out[579]:
A B C
0 -1 0 0
1 -4 3 -1
2 -1 0 2
3 0 3 2
4 1 -1 0
对于这种简单的情况，为什么不直接使用df
In [582]: df > 1
Out[582]:
A B C
0 False False False
1 False True False
2 False False True
3 False True True
4 False False False
