我正在尝试将函数应用于Pandas面板中的每个DataFrame。我可以将其编写为循环，但是索引似乎要花很长时间。我希望内置的Pandas功能可能更快。
我有看起来像的数据帧（实际上每列大约50行）：
mydata = pd.DataFrame( { 'hits' : [ 123, 456,678 ], 'sqerr' : [ 253, 641, 3480] } )
它们被安排在带有多索引键的面板中：
mydict = { (0, 20 ) : mydata, (30, 40 ) : moredata }
mypanel = pd.Panel( mydict )
该面板如下所示：
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 1600 (items) x 48 (major_axis) x 2 (minor_axis)
Items axis: (-4000, -4000) to (3800, 3800)
Major_axis axis: 0 to 47
Minor_axis axis: hits to sqerr
我有一个函数，它需要一个DataFrame并输出一个数字：
def condenser( df ):
return some_stuff( df['hits'], df['sqerr'] )
我想将我的面板缩小为一个系列，以我的多重索引为索引，并以冷凝器功能的结果为其值。
我可以：
intermediate = []
for k, df in mypanel.iteritems():
intermediate.append( condenser( df ) )
result = pd.Series( results, index = pypanel.items )
这给出了所需的结果，但是当我分析它时，只有4％的时间花费在我的condenser函数上。大部分时间都花在了上面iteritems，__getitem__所以我想知道是否可以做得更好。
我查看了一下，mypanel.apply( condenser, axis = 'items' )但这分别遍历了DataFrames的每一列。是否有一些功能可以应用于每个DataFrame？
ps我正在使用Python 2.7.9和pandas 0.15.2
apply是正确的，但是用法是：
mypanel.apply（冷凝器，轴= [1,2]）
这会将48 x 2 DataFrame传递到冷凝器中。
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