对销售数据集online retail，将订单日期转换出“年月”、并作为新的属性列，代码中为什么不用指明axis=1，如果指明了会报错：TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'，请说明原因。

对于Pandas中的DataFrame，使用apply函数来对一列或多列进行操作时，默认情况下会对列进行操作，也就是axis=0。而如果想要对每一行进行操作，需要指定axis=1。但是在使用lambda函数时，不需要指定axis参数，因为lambda函数默认会对每一行进行操作，如果指定了axis=1，就会出现错误。因此，在对DataFrame使用apply函数时，如果使用lambda函数对一列或多列进行操作，不需要指定axis参数，否则会出现"TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'"的错误。

相关问题

对销售数据集online retail，根据数据集数量和单价列计算得到销售额，并作为新的属性列，代码中为什么要指明axis=1，如果不指明了会报错：，请说明原因。

在对数据集进行计算时，我们通常会使用 NumPy 或 Pandas 库中的函数。其中，axis 参数通常用于指定计算的方向，axis=0 表示沿着行的方向进行计算，而 axis=1 表示沿着列的方向进行计算。在对销售数据集 online retail 进行计算时，我们需要根据数量和单价列计算销售额，这里的计算方向应该是沿着列的方向进行，因此需要指定 axis=1。

如果不指定 axis 参数，那么默认情况下会按照 axis=0 进行计算，这样就会出现错误。因为此时函数会将数据集中的每一行作为一个数组进行计算，而数量和单价列都是数值类型，无法进行数组运算，因此会报错。

对于电子销售数据集Online Retail，筛选出购买商品种类数大于1的客户的记录，给出具体的代码

好的，以下是使用Python语言和Pandas库进行筛选的代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_excel('Online Retail.xlsx')

# 筛选购买商品种类数大于1的客户
df = df.groupby('CustomerID').filter(lambda x: x['StockCode'].nunique() > 1)

# 输出结果
print(df.head())

解释一下上述代码的具体步骤：

1. 首先，我们使用Pandas库的`read_excel`函数读取数据集`Online Retail.xlsx`，并将其存储在一个DataFrame对象中。
2. 然后，我们使用`groupby`函数按照`CustomerID`列对数据进行分组。
3. 接着，我们使用`filter`函数筛选出购买商品种类数大于1的客户。`filter`函数的参数是一个lambda表达式，对于每个分组，它会返回一个布尔值，表示该分组是否满足条件。具体来说，我们使用`nunique`函数计算每个分组的`StockCode`列的唯一值数量，然后判断该数量是否大于1。如果是，就返回True，否则返回False。最终，`filter`函数会返回一个仅包含满足条件的分组的DataFrame对象。
4. 最后，我们使用`head`函数输出筛选结果的前几行，以便进行检查。