df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head()；解释一下这段代码的原理

这段代码是使用 pandas 库对 DataFrame 进行操作的代码。下面逐行解释其原理：

1. `df['中文名字4']`：在 DataFrame `df` 中创建一个新的列名为 '中文名字4'。

2. `df.apply()`：对 DataFrame 应用函数，并将其应用于每一行或每一列。

3. `lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()]`：定义一个匿名函数，其参数为每一行的数据（表示为 `x`）。函数的功能是根据每一行中的 '公司' 列的值（转换为小写）在 `dict_company_name` 字典中查找对应的中文名字。

4. `axis=1`：指定函数应用于每一行。

5. `df.head()`：展示 DataFrame 的前几行数据。

综合起来，这段代码的作用是在 DataFrame 中添加一个名为 '中文名字4' 的新列，该列的值根据每一行中 '公司' 列的值在 `dict_company_name` 字典中进行查找，并将对应的中文名字赋给新列。最后，通过 `df.head()` 展示 DataFrame 的前几行数据。

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df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)

这行代码的作用是将DataFrame中的每一列值除以该列所有值的和，实现对每列数据进行归一化处理。其中，lambda函数定义了对每个元素进行的操作，axis=0表示沿着列方向进行操作。具体来说，SumRow_df是DataFrame中每列的和组成的Series，x表示每个元素，x/SumRow_df表示对每个元素进行除法操作。apply()函数将定义好的lambda函数应用到DataFrame的每一列上。

df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)什么意思

这行代码是将一个DataFrame对象df的每一列都除以该列所有元素的和，即按列计算每个元素占该列总和的比例。其中，lambda x 表示对df的每一列应用一个函数，这个函数将每个元素除以该列的总和，这个总和是通过调用SumRow_df函数计算得到的。axis=0 表示按列计算。最终，该代码会返回一个新的DataFrame对象，其中每个元素代表原始DataFrame中对应元素占该列总和的比例。