熊猫将lambda应用于整个数据帧[重复]
有人能解释一下为什么这个代码不起作用吗？
wordsCount = {}
def addWord(x):
print(x)
df.apply(addWord(x))
它返回错误：TypeError:（“'NoneType'对象不可调用”，“发生在索引0上”）数据帧df在某些单元格中包含一些None值。我的意图是对所有非无值应用函数。
共有1个答案
使用熊猫。DataFrame.applymap
df.applymap(addWord)
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这似乎是非常基本的知识，但我还是卡住了，尽管我有一些数据处理的理论背景（通过其他软件）。值得一提的是，我是蟒蛇和熊猫图书馆的新手。 我的任务是将系列名称列的值作为单独的列（从长到宽转换）。我花了很长时间尝试不同的方法，但只有错误。 例如： 我犯了一个错误： ...很多短信...通过值的长度是2487175，索引暗示2 有谁能指导我完成这个过程吗？谢谢 它用于代码“mydata=mydata”。pi
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下面是数据示例： 我需要将具有相同道具值的重复行删除到另一个数据框，并将它们从原始文件中删除。 所以另一个数据框应该是这样的（重复的行不应该重复）： df=df.drop_duplicates（）删除一个重复的行，但不是像这样的第二个：
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我试图用一个基于NA日期的模型在一系列中估算NA值。我不断得到一个
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我使用熊猫数据框来清理和处理数据。但是，我需要将其转换为numpy ndarray，以便使用利用矩阵乘法。我将数据框转换为具有以下内容的列表列表： 这将返回以下结构： 然后我将其转换为如下所示的numpy数组： 然而，以下打印： 给出这个结果： 但是，我需要它们都是numpy数组。如果它不是来自熊猫数据帧，我只是转换一个硬编码列表，那么它们都是Ndarray。当列表是从数据帧生成的时，如何获取该列
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在Python3下，我有一个dict，格式如下： 我想使用dict键作为列将其转换为数据帧： 但是，当我尝试以下命令时，我有一个ValueError：
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假设熊猫数据帧如下所示： 如何将第三行（如row3）提取为pd数据帧？换句话说，row3.shape应该是（1,5），row3.head（）应该是：