有时，你希望将函数应用到由各列或者各行形成的一维数组上，此时DataFrame的.apply()方法即可实现此功能。 .apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)

• func：一个可调用对象，它会应用于每一行或者每一列
• axis：指定应用于行还是列。如果为0/'index'，则沿着0轴计算（应用于每一列）；如果为1/'columns'，则沿着1轴计算（应用于每一行）。
• broadcast：一个布尔值，如果为True，则结果为DataFrame（不足的部分通过广播来填充）
• reduce：一个布尔值。用于判断当DataFrame为空时，应该返回一个还是返回一个DataFrame。如果为True，则结果为Series；如果为False，则结果为DataFrame。
• args：传递给func的额外的位置参数（第一个位置参数始终为Series/ndarray）

Series的.apply()方法应用到Series的每个元素上： .apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)

• func：一个可调用对象，它会应用于每个元素
• args：传递给func的额外的位置参数。
• kwds：传递给func的额外的关键字参数。

Series的.map(arg,na_action=None)方法会应用到Series的每个元素上：

• arg：一个函数、字典或者Series。如果为字典或者Series，则它是一种映射关系，键/index label就是自变量，值就是返回值。
• na_action：如果为ignore，则忽略NaN