df['word'] = df['word'].apply(lambda x: x.replace('A', str(df.at[df.index[0], 'A'])))什么意思

这段代码是将 DataFrame（数据表）中名为 'word' 的列的每个元素中的 'A' 替换为该 DataFrame 的第一行中 'A' 列的值。具体来说，lambda 函数是一个匿名函数，它将每个元素作为输入，对它们进行操作并返回输出。在这里，lambda 函数将每个元素的 'A' 替换为第一行的 'A' 值，然后将其存储回 'word' 列。通过使用 apply() 方法，可以将这个 lambda 函数应用到 'word' 列的每个元素上。

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df['Valuation ($B)'] = df['Valuation ($B)'].astype(str).str.replace('$','') df['Total Raised'] = df['Total Raised'].astype(str).str.replace('$','') def convert_value(value): if isinstance(value, str): if value.endswith('B'): return int(float(value[:-1])) * 1000000000 elif value.endswith('M'): return int(float(value[:-1])) * 1000000 elif value.endswith('K'): return int(float(value[:-1])) * 1000 return value #df['Total Raised'] = df['Total Raised'].apply(convert_value) df['Total Raised'] = pd.to_numeric(df['Total Raised'], errors='coerce') df['Total Raised'] = df['Total Raised'].apply(lambda x: x / 1000000)代码total raised变成空值了为什么

在你的代码中，你将`df['Total Raised']`中的美元符号用空字符串替换，并将其转换为字符串类型。接下来，你定义了一个`convert_value`函数，它将字符串转换为数字，并将数字乘以适当的倍数，以便在所有情况下都将其转换为美元。然后，你尝试将`df['Total Raised']`应用于`convert_value`函数，但是在这里你注释掉了该行。

接下来，你使用`pd.to_numeric`将`df['Total Raised']`转换为数字，但是如果无法将字符串转换为数字，则会出现错误，并将其设置为缺失值。最后，你将`df['Total Raised']`中的所有值除以1,000,000以将其转换为以百万美元为单位的值。

在你的代码中，如果`df['Total Raised']`中的字符串不以B、M或K结尾，那么`convert_value`函数将返回原始字符串本身。如果原始字符串不是一个数字字符串，那么它将被传递到`pd.to_numeric`函数，并且由于它无法转换为数字，因此将被转换为缺失值。因此，请确保`df['Total Raised']`中的所有值都是数字字符串，以便正确地将其转换为浮点数。

在使用df["star"] = df["star"].str.strip().astype(int)和df["sentiment"] = df["star"].apply(lambda x: 1 if x >= 1 else 0)之后出现了报错ValueError: invalid literal for int() with base 10: '1\u200b'

这个错误是因为字符串中含有不可见字符"\u200b"（零宽空格），需要先将字符串中的不可见字符去掉才能转换为整数。你可以使用str.replace()方法来去掉不可见字符，例如：

df["star"] = df["star"].str.replace('\u200b', '').str.strip().astype(int)

这行代码先使用str.replace()方法将字符串中的不可见字符替换为空字符串，然后再使用str.strip()方法去除字符串两端的空格，最后使用astype(int)方法将字符串转换为整数类型。这样就可以避免出现报错了。