temp_df['985'] = temp_df.标签.map(lambda x: 1 if '985' in x else 0)报错argument of type 'float' is not iterable

这个错误信息表明你在尝试对`temp_df`数据框中的某个列应用一个条件操作，这里使用了`map()`函数和一个lambda表达式。`'985' in x`这部分判断是否包含字符串'985'，但是遇到了`type 'float'`的问题，即你正在处理的是浮点数（`float`），而这个操作不能应用于浮点数。

浮点数不是可迭代的，所以当你试图检查它是否包含另一个字符串时会出错。解决这个问题，你需要确保你的列`'标签'`的数据类型是可以进行字符串操作的，比如如果是字符串类型。你可以先检查并转换数据类型：

if '标签' in temp_df.columns:
    # 检查'标签'列的数据类型
    dtype = temp_df['标签'].dtype
    if dtype == float:
        # 如果是浮点数，可能是数值型数据，需要先转换为字符串
        temp_df['标签'] = temp_df['标签'].astype(str)
    # 现在应该可以安全地进行字符串操作了
    temp_df['985'] = temp_df['标签'].map(lambda x: 1 if '985' in x else 0)

如果已经确认过`'标签'`确实是字符串列，那么就直接运行`map()`函数即可。

相关问题

df['ae'].map(lambda x: 1 if x >= 1 else 0)

这段代码是针对 Pandas DataFrame 中的一列 'ae' 进行操作的，其中的 lambda 函数会将这列中的每一个元素 x 进行判断，如果 x 大于等于 1，则返回 1，否则返回 0。最终返回一个由 0 和 1 组成的新的 Series 对象，可以理解为新的一列。这个操作通常用于将数值型数据转换为二元类别数据，方便后续的分类或聚类分析。

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。