.apply(lambda x: str(x).lower())是啥意思

这段代码的作用是将一个Series对象中的所有元素转换为小写字母形式，并返回一个新的Series对象。

具体解析如下：

1. apply()方法是pandas库中的一个函数，可以对Series对象中的每个元素执行指定的函数操作。

2. lambda函数是Python中的一种匿名函数，可以在一行代码中定义简单的函数，常用于apply()方法中执行一些简单的操作。

3. 在这段代码中，lambda函数的参数x表示Series对象中的每个元素，str(x)将其转换为字符串类型，lower()将字符串转换为小写字母形式。

4. 最终，apply()方法对Series对象中的每个元素执行lambda函数操作，返回一个新的Series对象，其中所有元素都被转换为小写字母形式。

需要注意的是，这段代码的前提是Series对象中的元素都是字符串类型，否则会出现类型错误。

相关问题

da= da.apply(lambda x: str(x).lower())为什么成这样后形成的词云和da['product_name'] = da['product_name'].apply(lambda x: str(x).lower())形成的词云差别很大

`da.apply(lambda x: str(x).lower())` 和 `da['product_name'] = da['product_name'].apply(lambda x: str(x).lower())` 这两个操作都是将 DataFrame 或 Series 中的字符串转换为小写字母形式。但它们的结果可能不同，因为它们可能作用于不同的列或行。

如果你使用 `da.apply(lambda x: str(x).lower())` 对整个 DataFrame 进行操作，那么它会将 DataFrame 的每一列都转换为小写字母形式。这可能会导致一些不必要的列中的字符串也被转换为小写字母形式，从而影响词云的生成结果。

而如果你使用 `da['product_name'] = da['product_name'].apply(lambda x: str(x).lower())` 对 DataFrame 中的某一列进行操作，那么它只会将该列中的字符串转换为小写字母形式，不会影响其他列中的字符串。这样可以更准确地生成该列中的字符串的词云。

因此，你应该根据具体情况选择不同的操作方式来生成词云。如果你只需要分析某一列中的字符串，那么应该使用第二种方式；如果你需要分析整个 DataFrame 中的字符串，那么可以使用第一种方式。

map(lambda x:str(x).lower(),['China']

This code is incomplete as it is missing a closing parenthesis and square bracket. The correct code would be:

map(lambda x: str(x).lower(), ['China'])

This code would apply the lambda function to each element in the list ['China'], converting it to lowercase. However, since the result is not stored or printed, it would not have any visible effect.