我正在尝试将函数应用于 pandas DataFrame 的所有行(实际上只是该 DataFrame 中的一列)
我确定这是一个语法错误,但我知道我做错了什么
df['col'].apply(lambda x, y:(x - y).total_seconds(), args=[d1], axis=1)
col
列包含一堆 datetime.datetime
对象,d1
是其中最早的。我正在尝试获取每一行的总秒数列
EDIT我不断收到以下错误
TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'
我不明白为什么 axis
被传递给我的 lambda
函数
编辑 2
我也试过了
def diff_dates(d1, d2):
return (d1-d2).total_seconds()
df['col'].apply(diff_dates, args=[d1], axis=1)
我得到同样的错误
最佳答案
注意 Series.apply
没有 axis
参数调用,与 DataFrame.apply
不同打电话。
Series.apply(func, convert_dtype=True, args=(), **kwds)
func : function
convert_dtype : boolean, default True
Try to find better dtype for elementwise function results. If False, leave as dtype=object
args : tuple
Positional arguments to pass to function in addition to the value
有一个 df但不清楚当您在一个系列中调用它时您希望它如何工作,但您希望它连续工作?
关于python - 无法传入 lambda 以申请 pandas DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29155310/