为什么apply函数在pandas数据帧上不起作用

apply函数在pandas数据帧上不起作用的原因是因为apply函数默认是对数据帧的每一列进行操作，而不是对每一行进行操作。当我们尝试在数据帧上使用apply函数时，它会将每一列作为Series对象传递给自定义函数，而不是将整个行作为输入。

如果我们想要在数据帧的每一行上应用自定义函数，可以使用apply函数的参数axis=1来指定。这样，apply函数将会将每一行作为Series对象传递给自定义函数。

另外，apply函数还可以接受额外的参数，这些参数可以在自定义函数中使用。我们可以通过将这些参数作为apply函数的额外参数传递来实现。

下面是一个示例，说明如何在数据帧上使用apply函数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个自定义函数，对每一行的元素进行求和
def sum_row(row):
    return row['A'] + row['B']

# 在数据帧的每一行上应用自定义函数
df['sum'] = df.apply(sum_row, axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  B  sum
0  1  4    5
1  2  5    7
2  3  6    9

在这个示例中，我们创建了一个包含两列的数据帧，并定义了一个自定义函数sum_row，用于对每一行的元素进行求和。然后，我们使用apply函数将该自定义函数应用到数据帧的每一行上，并将结果存储在新的一列'sum'中。

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