Чтобы применить пользовательскую функцию к столбцу в pandas, у вас есть несколько вариантов. Вот некоторые из наиболее распространенных методов:

1. Использование функции apply(). Вы можете использовать функцию apply(), чтобы применить пользовательскую функцию к каждому элементу в столбце. Например, предположим, что у вас есть DataFrame с именем df, и вы хотите применить функцию с именем custom_funcк столбцу с именем «column_name». Вы можете использовать следующий код:

   df['column_name'] = df['column_name'].apply(custom_func)

2. Использование функций lambdaс apply(). Если ваша пользовательская функция относительно проста, вы можете использовать лямбда-функцию вместо определения отдельной функции. Вот пример:

   df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: custom_operation(x))

3. Использование функции map(). Функцию map()можно использовать для применения функции к каждому элементу столбца. Однако обратите внимание, что map()работает только с объектами Series (отдельными столбцами), а не со всеми DataFrames. Вот пример:

   df['column_name'] = df['column_name'].map(custom_func)

4. Использование функции applymap(). Если вы хотите применить функцию поэлементно ко всему DataFrame, вы можете использовать функцию applymap(). Вот пример:

   df = df.applymap(custom_func)

5. Использование функции transform(). Функция transform()полезна, когда вы хотите выполнить групповую операцию над столбцом. Он применяет функцию к каждой группе отдельно и возвращает новый столбец с преобразованными значениями. Вот пример:

   df['transformed_column'] = df.groupby('group_column')['column_name'].transform(custom_func)