在数据分析的世界里，Pandas 是一款不可或缺的工具。而今天，我们要聊聊如何利用 Python 的 `columns` 函数，为 Pandas 数据框中的每一列施展魔法！🧐

首先，让我们了解什么是 `columns` 函数。它是一个属性，用于获取或设置数据框中所有列的名称列表。例如：

```python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({

'A': [1, 2, 3],

'B': [4, 5, 6],

'C': [7, 8, 9]

})

print(df.columns)

输出：Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

```

那么问题来了，如何将自定义函数应用到每一列呢？答案是结合 `apply()` 方法！通过 `df.apply(func)`，我们可以轻松对每列进行操作。比如，我们想给每一列加一：

```python

def add_one(x):

return x + 1

df_updated = df.apply(add_one)

print(df_updated)

```

这样，数据框的每一列都会被逐一处理，实现高效且灵活的数据变换。🚀

无论你是初学者还是老手，掌握这一技巧都能让你的数据分析效率倍增！💪✨