df=df.apply(lambda x: x/SumRow_df, axis=0)什么意思

这行代码是将一个DataFrame对象df的每一列都除以该列所有元素的和，即按列计算每个元素占该列总和的比例。其中，lambda x 表示对df的每一列应用一个函数，这个函数将每个元素除以该列的总和，这个总和是通过调用SumRow_df函数计算得到的。axis=0 表示按列计算。最终，该代码会返回一个新的DataFrame对象，其中每个元素代表原始DataFrame中对应元素占该列总和的比例。

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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。

代码 ratio = df.apply(lambda x: x / last_row, axis=1)报错显示TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'str'

这个错误通常是因为您的数据中包含了字符串类型的值，而您的代码中使用了除法操作。您需要先将这些字符串类型的值转换成数值类型，再进行除法操作。

您可以使用 `pd.to_numeric` 函数将数据转换成数值类型。例如：

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
ratio = df.apply(lambda x: x / last_row, axis=1)

这里的 `errors='coerce'` 参数表示，如果某个值无法转换成数值类型，则将其转换成 NaN。这样，在进行除法操作时，NaN 会被视为 0，从而避免出现异常。