apply函数时pandas的一个函数，必须是DataFrame对象才能调用，字符串中并没有这个函数。

apply(func [, args [, kwargs ]]) 函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时，间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args，任何参数都不会被传递，kwargs是一个包含关键字参数的字典。

apply()的返回值就是func()的返回值，apply()的元素参数是有序的，元素的顺序必须和func()形式参数的顺序一致

小伙伴按下面的方法正确使用apply函数即可！！！

apply 函数的正确使用 ：

apply()可以对DataFrame按行和列（默认按列）进行函数处理，也支持Series。如果是Series，将逐个传入具体值。使用lambda时，变量是调用对象低一维的值。

语法格式：

DataFrame.apply(func: AggFuncType,axis: Axis = 0,raw: bool = False,result_type=None,args=(),**kwargs,)
参数说明：
 
 
func：自己编写要应用于Series/DataFrame的函数，*args, **kwargs被传递到“func”中
 
 
Axis ：应用功能的轴，0 将函数应用于每列，1将函数应用于每一行，默认为0。
 
 
raw：bool，默认为False。确定行或列是否作为Series或ndarray对象传递：
 
  
 
False：将每行或每列作为序列传递给作用
 
 
True：传递的函数将接收ndarray对象
 
 
相反，如果您只是应用NumPy缩减函数，这将实现更好的性能。
 
 
 
result_type：‘expand’，‘reduce’，‘broadcast’，None｝，默认为None。这些仅在“轴=1”（列）时起作用：
 
  
 
expand：类似列表的结果将变成列。
 
 
reduce：如果可能，返回一个序列，而不是展开列表式结果。这与“展开”相反。
 
 
broadcast：结果将广播到原始形状在DataFrame中，原始索引和列将是保留。
 
 
默认行为（None）取决于应用的函数：类似列表的结果将作为序列返回其中之一。但是，如果apply函数返回Series展开为列。
 
 
 
args：迭代的参数，可选，可以是元组类型，也可以是列表类型或者其他。
 
 
kwargs：映射的参数，可选，是一个包含关键字的字典。
 
 
可以与lambda结合使用：
 
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'A': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
        'B': pd.Series(2, index=list(range(4)), dtype='float32'),
        'C': pd.Series(3, index=list(range(4)), dtype='float32')
df = pd.DataFrame(data)
print("应用前：")
print(df)
print("对列进行求和：")
print(df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0))
print("对行进行求和：")
print(df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1))
运行结果：
 

 
 
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21.编码encode
import os 								#导入os 库
path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\新建文本文档.txt"
with open(path,"wb") as f1:
    f1.write(b"sunck is a good boy")
with open(path,"wb&qu
这个错误信息表示你在尝试访问一个字符串对象的 gauNB 属性，但是字符串对象并没有这个属性。
这个错误通常是由于你在尝试访问一个字符串对象的属性或方法，但是字符串并没有这个属性或方法造成的。
举个例子，假如你执行了以下代码：
string = "Hello World"
print(string.gauNB)
那么你会看到类似于这样的错误信息：
AttributeError: stro...
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					08-26