DataFrame expect

引用中提到了DataFrame的apply方法，该方法用于在DataFrame上应用一个函数，并返回结果。参数func是一个可调用的Python函数，它接受一个单值并返回一个单值。参数axis表示应用函数的轴，axis=0表示按列应用，axis=1表示按行应用。参数raw表示是否将每行或每列的Series对象传递给func。参数result_type表示返回结果的类型，默认为None。

引用中提到了applymap方法，该方法也用于在DataFrame上应用一个函数，不过是逐个元素地应用。参数func是一个可调用的Python函数，它接受一个单值并返回一个单值。参数na_action表示对于缺失值的处理方式，默认为None。如果设置为'ignore'，则会忽略缺失值而不将其传递给func。该方法返回一个经过转换的DataFrame。

在引用中的范例中，我们可以看到如何准备数据并创建一个DataFrame对象。通过pd.DataFrame.from_dict方法，我们可以从一个字典类型的数据创建DataFrame，字典的键作为列名，字典的值作为对应列的值。在这个范例中，我们创建了一个名为df的DataFrame对象。

通过这些引用内容，我们可以了解到DataFrame的apply和applymap方法的用法，以及如何通过字典数据创建DataFrame对象。由于你的问题不完整，我无法回答"DataFrame expect"的具体含义是什么。如果你能提供更详细的问题，我将尽力帮助你解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas 模块-操纵数据(6)-DataFrame 使用自定义函数](https://blog.csdn.net/u010701274/article/details/121784065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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