dataframe.apply()调用方法

`dataframe.apply()` 方法可以应用一个函数到数据框的每一行或每一列上。它接收一个函数作为参数，并且可以指定轴向（行或列）。

语法如下：

dataframe.apply(func, axis=0)

其中，`func` 是要应用的函数；`axis` 指定轴向，0 表示应用到每列，1 表示应用到每行。

例如，假设有一个数据框 df，我们要对每列进行求和操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
sums = df.apply(sum, axis=0)
print(sums)

输出：

A     6
B    15
C    24
dtype: int64

另外，`apply()` 方法还可以用于在数据框中创建新的一列，例如：

df['D'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'] + row['C'], axis=1)

这行代码会在数据框中创建一个名为 D 的新列，其中的每个元素都是对应行 A、B、C 列的和。

相关问题

dataframe.apply

DataFrame.apply() 是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法，用于对 DataFrame 中的每一列或每一行进行指定的函数操作。具体来说，apply() 可以接受一个函数或 lambda 表达式作为参数，将其应用到 DataFrame 的每一行或每一列，并返回处理后的结果。apply() 方法可以用于实现许多常见的数据清洗和转换操作，例如计算新的列、处理缺失值、转换数据类型等。

需要注意的是，apply() 方法默认对每一列进行操作，可以通过 axis 参数指定对每一行进行操作。

以下是 apply() 方法的基本语法：

DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

其中，func 表示需要应用的函数或 lambda 表达式；axis 表示处理的方向，0 表示按列处理，1 表示按行处理；raw 和 result_type 参数用于控制输出结果的格式；args 和 kwds 参数则可以传递其他参数给被调用的函数。

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。