以下是一个示例代码，包含了一个复杂函数的定义和如何将其应用于DataFrame数据中的示例。

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义一个复杂函数
def my_function(x):
    # 在数据前五行添加列的平均值
    x["mean"] = x.mean(axis=1)
    
    # 在数据后五行添加列的标准差
    x["std"] = x.std(axis=1)
    
    # 将所有小于平均值的值替换为0
    for col in x.columns:
        x.loc[x[col] < x["mean"], col] = 0
        
    # 将所有大于标准差的值替换为标准差的值
    for col in x.columns:
        x.loc[x[col] > x["std"], col] = x["std"]
        
    return x

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5,3)), columns=list("ABC"))

# 将复杂函数应用于DataFrame并打印结果
print(df)
print(my_function(df))

在上面的示例代码中，我们定义了一个名为“my_function”的复杂函数，该函数接受一个DataFrame作为输入，并简要描述了该函数的功能。我们创建了一个包含随机整数的示例DataFrame，并将函数应用于它，然后打印了结果。使用此示例，您可以根据需要编写您自己的复杂函数，并将其应用于DataFrame数据中。