1、首先，复习一下python中的map()函数：
2、如果我希望对于frame中的每一个元素都使用某个函数的话，其实是可以使用numpy中的ufunc的，结果返回的也是一个dataframe。
3、现在，如果我希望对于frame的每行或者说是每列运用函数，比如说我要求这个行（列）的最大值或者最小值或者均值之类的，就是使用聚合函数，我应该怎么办呢？答案是你可以使用apply()函数：
上面的函数返回的结果仅仅是返回某行（列）的某个聚合结果，最终返回的也就是一个Series，如果要同时返回某行或者某列的两个聚合值，比如说同时返回最大值和最小值，可以采用下面的方式：
这里的关键是要明白，apply()函数是传入一个函数，然后这个函数会作用于frame的某一行或者列，这里返回的结果依然是一个dataframe，所以，apply()函数的返回的结果会根据实际情况进行调整。
4、现在我们的目标是希望类似于python的列表的map()函数一样，对于frame中的每个元素使用某种函数，比如取该元素的平方：
显然，dataframe中是没有map()这个函数的用法的，但是series中有map()函数：
所以，这里就有了applymap()函数，通俗一点讲，就是apply + map，对于每一行或者列中的元素使用map（）函数：
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