代码和报错截图如上，
请问有哪位大神知道这是什么原因？
感谢！！！
求大神指教！！！python dataframe apply 函数报错
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threenewbee 2019-09-23 08:53关注unit没有定义，感觉应该就是除以quantity
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- 2019-09-23 00:20回答 1 已采纳 unit没有定义，感觉应该就是除以quantity
- 2022-05-03 09:49回答 1 已采纳 改成 for x in df['fcfe']: 望采纳， 谢谢
- 2021-07-13 11:04回答 2 已采纳 高阶数据处理玩家小小明前来回答基础题： df.groupby(pd.to_datetime(df.datetime).dt.date).apply(lambda x: x.nlargest(1, "c
- 2021-03-04 09:30Wawzyniec的博客 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=None, raw=False, reduce=None, result_type=None, args=(), **kwds)沿着DataFrame的轴应用一个函数。传递给函数的对象是Series对象，其索引要么是DataFrame的索引(轴=0)，...
- 2019-10-22 13:41回答 2 已采纳 ``` # Import import pandas as pd # Specify Info data = {'姓名':['周杰伦','林俊杰','陈信宏','丁彦仪','杜兰特']
- 2021-05-18 17:49回答 4 已采纳 这样写，看看是否得到想要的结果。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),
- 2022-09-05 16:08回答 2 已采纳 data['timestamp'] = data['date'].apply(lambda x:time.mktime(time.strptime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
- 2021-01-28 15:27weixin_39906245的博客 import pandas as pdLet's say I have a dataframe like so:df = pd.DataFrame({"a":range(4),"b":range(1,5)})it looks like this:a b0 0 11 1 22 2 33 3 4and a function that multiplies X by Y:def Xti...
- 2018-10-21 10:02回答 1 已采纳 df1是你的数据，df1.loc[:, 'd']在最后面的列添加列名‘d’的一列数据，然后将数组d赋值即可 ``` df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8,
- 2022-11-17 13:17回答 4 已采纳 应该复制数据到新的dataframe中，遍历这个克隆的原始数据，不能直接操作df1，要不会出现0后更改行列值会影响后续未遍历到的数据导致设置出错 import pandas as pd def se
- 2021-05-14 15:44回答 3 已采纳 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame([47601, 2171, 79059, 10236, 4240, -5545,
- 2021-07-04 23:22花掏尽的博客 python dataframe函数 来说一下经常用的dataframe函数，至于什么是dataframe，请自行百度。 Merge 合并，将两个dataframe进行合并相当于sql中的表连接（left join ,inner join ,right join等） df = pd.merge(df1, ...
- 2022-05-04 00:21回答 2 已采纳 估计问题出在这了，判断不等于0所用的对象可以看到两种访问方式所得到的结果是不同的我尝试判断0是否可以和它们比较结果报错：类型“方法”的参数不可迭代接下来尝试另一个可以进行比较答案呼之欲出了，虽然我用i
- 2021-01-20 04:51在机器学习过程中，通常会通过pandas读取csv文件，保持成dadaframe格式，然而有时候需要对dataframe中的时间字段进行数据建模，比如时间格式为datetime，那么像一般操作dataframe的方式来操作时间字段会报错的，所以...
- 2020-02-10 20:08skyHdd的博客 缺少axis=1，会报错，提交次数错误，让你百思不得其解。...df_date.apply()函数难道不是默认用于列的吗？_？ df_data_dep = df_work_data[df_work_data.apply(lambda x: x['提交次数'] > 0 , axis=1)] ...
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