pandas应用函数在Dataframe上不起作用

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的函数和方法来操作和处理数据。在Dataframe上应用函数时，有时候可能会遇到函数不起作用的情况。以下是可能导致这种情况的几个常见原因：

数据类型不匹配：在Dataframe中的列有不同的数据类型时，某些函数可能无法正确地应用到所有的列上。例如，如果某一列的数据类型是字符串，而函数要求输入的是数值类型，那么函数可能会报错或者产生不正确的结果。在这种情况下，可以使用astype()函数将列的数据类型转换为正确的类型，然后再应用函数。
缺失值：如果Dataframe中存在缺失值（NaN），某些函数可能无法正确处理这些缺失值。在这种情况下，可以使用fillna()函数将缺失值填充为特定的值，或者使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，然后再应用函数。
函数参数不正确：有些函数可能有一些特定的参数要求，如果参数不正确，函数可能无法正常工作。在使用函数时，需要仔细查看函数的文档，确保参数的类型和取值范围正确。
函数应用方式不正确：pandas提供了多种方式来应用函数到Dataframe上，例如apply()、applymap()、map()等。不同的函数应用方式有不同的适用场景和用法。如果选择了不正确的函数应用方式，函数可能无法正确地应用到Dataframe上。在使用函数时，需要仔细查看函数的文档，了解正确的函数应用方式。

综上所述，当pandas应用函数在Dataframe上不起作用时，可以考虑数据类型不匹配、缺失值、函数参数不正确或函数应用方式不正确等原因。根据具体情况，可以使用astype()、fillna()、dropna()等函数来处理数据类型和缺失值，同时需要仔细查看函数的文档，确保参数的正确性和选择正确的函数应用方式。