df.apply(lambda x:x.sum())

### 回答1：
df.apply(lambda x:x.sum())的意思是对DataFrame中的每一列进行求和操作。其中lambda x:x.sum()表示对每一列进行求和操作。最终返回一个Series，其中每个元素是对应列的求和结果。

### 回答2：
df.apply(lambda x:x.sum())是Pandas中DataFrame的一个方法，意思是对DataFrame每一列进行求和操作。

首先，df.apply()是DataFrame的一个方法，它的参数x代表的是每一列，也就是说x是一个Series。在这里，我们使用lambda表达式来进行函数的定义，传入参数x，然后返回一个对x进行sum求和操作的结果。

为什么要对每一列进行求和操作呢？在数据分析和机器学习中，数据的统计分析和特征工程中经常需要对数据进行聚合操作，求和是一种最常用的聚合操作之一。通过对每一列进行求和，我们可以得到每一列数据的总和，从而更加了解数据的结构和属性。

需要注意的是，对于DataFrame中包含缺失值的每一列，如果使用df.sum()方法进行求和，那么缺失值的处理方法有两种：一种是忽略缺失值，另一种是将缺失值视为0进行求和（即用0替代缺失值）。而在df.apply(lambda x:x.sum())方法中，由于x是一个Series，所以缺失值的处理方式取决于Series的sum方法的默认参数，即忽略缺失值。如果需要将缺失值视为0进行求和，需要使用df.fillna(0).apply(lambda x:x.sum())的方式。

### 回答3：
在Python的pandas库中，DataFrame对象可以被当做二维表格进行处理。DataFrame对象也提供了类excel的操作，如表格的筛选、排序和其他数据处理等。在DataFrame对象中，apply函数是最为常用的表格计算函数之一，它可以将自定义函数作用于DataFrame对象上的每一列或每一行，返回处理后的结果。

其中，df.apply(lambda x:x.sum())是将lambda表达式作用于df的所有列上，计算每一列的总和。lambda实际上是匿名函数，也就是没有函数名的函数。x代表df的所有列，每个列被处理后返回该列的总和。这个函数相当于可以批量处理DataFrame中所有列的总和，具有极高的效率。

例如，如果我们有一个数据表 df，其中有3列数据a、b、c，并且数据量分别为5、6、7，那么使用 df.apply(lambda x:x.sum()) 就能将 a、b、c三列的元素相加，返回最终结果。

需要注意的是，在apply函数中使用lambda表达式要特别小心，有时候函数的效率会受限于数据的大小和数据类型。此外，lambda表达式的语法与普通函数不同，需要特别注意。如果不熟悉lambda表达式的用法可以先参考Python的函数编程部分，再进行操作。