df['中文名字4']=df.apply( lambda x: dict_company_name[x['公司'].lower()],axis=1 ) df.head()

根据你给出的代码片段来看，它似乎是在DataFrame中添加一个名为'中文名字4'的新列，并根据'公司'列的值使用一个名为'dict_company_name'的字典进行映射。然后，使用apply函数和lambda表达式来对每一行进行操作，并将结果赋值给新列。最后，通过调用df.head()来展示DataFrame的前几行。请问你还有其他问题吗？

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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。

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。