DataFrame.apply() missing 1 required positional argument: 'func'

这个错误提示是因为在调用 DataFrame 的 apply() 方法时，需要传入一个函数作为参数，但是你没有传入函数。

你需要在 apply() 方法中传入一个函数作为参数，这个函数将应用于 DataFrame 中的每一行或每一列。例如，假设你有一个 DataFrame df，你想对其中的每一行求和，你可以这样做：

def sum_row(row):
    return row.sum()

df.apply(sum_row, axis=1)

在这个例子中，sum_row() 函数将应用于 DataFrame 的每一行，并返回该行的总和。注意，axis=1 参数用于指定对每一行进行操作。如果你想对每一列进行操作，则需要将 axis 参数设置为 0。

你也可以使用 lambda 表达式来定义一个简单的函数，例如：

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

这个 lambda 表达式将对每一行进行求和。

相关问题

DataFrame.apply() missing 1 required positional argument: 'func'不需要function

如果你不需要传递任何函数作为参数给`apply()`方法，则可以尝试使用`apply()`方法的默认参数。例如，如果你只是想在一个DataFrame中的每个元素上执行相同的操作（例如，将所有元素转换为小写字母），则可以省略`func`参数，像这样使用`apply()`方法：

df = df.apply()

这将对DataFrame中的每个元素执行`apply()`方法的默认操作。在这种情况下，默认操作是返回原始元素。因此，这个代码段不会更改DataFrame中的任何值。要执行其他操作，请参考Pandas文档中`apply()`方法的其他参数和选项。

DataFrame.merge() missing 1 required positional argument: 'right'

这个错误通常是因为在调用 `merge()` 方法时，未正确传入参数。`merge()` 方法需要至少传入两个 DataFrame，即左表和右表，而错误提示中提到了缺少 `right` 参数，说明右表未正确传入。

举个例子，如果你想将两个 DataFrame `df1` 和 `df2` 按照 `key` 列进行合并，可以使用以下代码：

merged_df = df1.merge(df2, on='key')

在这个例子中，`df1` 是左表，`df2` 是右表，`on` 参数指定了合并的列名为 `key`。如果你还是遇到了 `DataFrame.merge() missing 1 required positional argument: 'right'` 的错误，可以检查一下参数传入是否正确，或者将完整的代码粘贴出来，我可以帮你检查一下。