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对Pandas数据框架中的每一行应用函数通常有两种方式：apply()和applymap()，这两种方式有着不同的使用场景和应用方式。

使用apply()方法对每一行应用函数

apply()方法主要针对数据框架中的某一个维度进行处理，通常是对每一行应用一个自定义函数。apply()方法的用法如下：

df.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)

• func：要应用的函数，可以是自定义函数或者lambda表达式。
• axis：默认值为0，表示对每一列进行函数应用；设置为1则表示对每一行进行函数应用。
• args：一个元组或列表，传递到函数中的位置参数。
• **kwds：一个字典对象，传递到函数中的关键字参数。

例如，我们有以下的数据框架：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": [4, 5, 6],
    "C": [7, 8, 9]
})

如果我们想要对每一行进行求和操作，可以使用 apply() 方法和 lambda 表达式来实现：

df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1)

这个例子会对数据框架中的每一行进行求和操作，返回一个 pandas.Series 对象，其中包含每一行的和。

使用applymap()方法对每一个元素应用函数

applymap()方法与apply()方法相似，不过它是对每一个元素进行函数应用。一般来说，applymap()方法仅用于元素级别的操作（即对每一个元素进行相同的操作）。applymap()方法的用法如下：

DataFrame.applymap(func)

• func：要应用的函数，可以是自定义函数或者lambda表达式。

例如，我们有以下的数据框架：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": [4, 5, 6],
    "C": [7, 8, 9]
})

如果我们想要对每一个元素进行平方根操作，可以使用 applymap() 方法和 numpy 库来实现：

import numpy as np

df.applymap(np.sqrt)

这个例子会对数据框架中每一个元素进行平方根操作，返回一个新的数据框架，其中每一个元素都被平方根化了。