apply (lambda x:)中lambda x起什么作用

在"apply(lambda x: )"中，lambda表达式是一个匿名函数，它可以用于定义短小的函数。在这个特定的例子中，lambda表达式定义了一个函数，该函数接受一个参数x，并执行一些操作。在"apply"函数中，lambda表达式将被应用于某个对象或数据集的每个元素，以实现特定的操作或转换。换句话说，lambda x所起的作用是定义了一个对每个元素执行的操作或转换。

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X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) o = 100 p = 1000 q = 0.00042 r = 2.15 y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o) y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p) y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p) y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p) X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q) X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q) X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q) X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q) X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q) X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q) X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q) X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)这段代码未能将m值除以100，该怎么修改

在这段代码中，对 `y` 中的 `m` 进行了除以 `o` 的操作，但是没有对 `X` 中的 `m` 进行处理。要将 `X` 中的 `m` 除以 `o`，可以在代码中增加如下一行：

X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)

修改后的完整代码如下：

X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1)
y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1)
o = 100
p = 1000
q = 0.00042
r = 2.15
y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o)
y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p)
y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p)
y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p)
X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)
X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q)
X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q)
X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q)
X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q)
X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q)
X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q)
X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q)
X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)

X = dataset.drop(columns=['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) y = dataset.drop(columns=['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) o = 100 p = 1000 q = 0.00042 r = 2.15 y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o) y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p) y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p) y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p) X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q) X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q) X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q) X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q) X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q) X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q) X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q) X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)这段代码未能实现对应标题栏的值的变化，为什么，该怎么修改

这段代码未能实现对应标题栏的值的变化，是因为在处理 X 和 y 数据时，使用了错误的参数。应该使用 drop 函数的参数 axis=1，以便正确指定要删除的列。修改后的代码如下：

X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1)
y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1)
o = 100
p = 1000
q = 0.00042
r = 2.15
y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o)
y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p)
y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p)
y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p)
X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q)
X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q)
X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q)
X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q)
X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q)
X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q)
X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q)
X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)

注意，drop 函数的 axis 参数应该设为 1，表示删除列，而不是设为默认值 0，表示删除行。