当我访问列以在 python 中应用 lamda 函数时，我不需要双括号吗？答案

【问题标题】：Don't I need a double bracket when I am accessing a column to apply a lamda function in python?当我访问列以在 python 中应用 lamda 函数时，我不需要双括号吗？
【发布时间】：2022-01-25 17:53:31
【问题描述】：

下面的代码从 DataFrame 的“文本”列中提取一个句子（字符串），并用空格替换任何非字母数字字符（即#、?. 1. 等）。我一直以为由于“文本”是一列，我需要在每一侧使用双括号。当我添加时，我得到了下面的错误。单括号不是指行吗？由于“文本”是一列我不需要双括号吗？

data['text'] = data['text'].apply((lambda x: re.sub\
('[^a-zA-Z0-9\s]','',x)))

在 (x) 24 #删除特殊字符 25 data[['text']] = data[['text']].apply((lambda x: re.sub
---> 26 ('[^a-zA-Z0-9\s]','',x))) 27

~\Anaconda3\lib\re.py in sub(pattern, repl, string, count, flags) 190 一个可调用对象，它传递了 Match 对象并且必须返回 191 要使用的替换字符串。""" --> 192 return _compile(pattern, flags).sub(repl, string, count) 193 194 def subn（模式，repl，字符串，count=0，flags=0）：

TypeError: ('expected string or bytes-like object', 'occured at index text')

【问题讨论】：

你真的不需要在这里使用 lambda。看看在 pandas 中使用字符串访问器。 pandas working with text 并替换为 pandas string methods
感谢 Scott，但我的问题真正旨在找出为什么我不需要双括号来访问列（以及为什么双括号会给我一个错误）。
使用单括号，您将 pd.Series 传递给 apply 函数，当您使用双括号时，您将 pd.Dataframe 传递给 apply 函数。如果您的 lambda 函数是为处理 pd.Series 而编写的，那么在传递单列数据帧时双括号将出错。

标签： python dataframe lambda

【解决方案1】：

单括号产生一个 pd.Series，双括号产生一个单列数据框。

df = pd.DataFrame({'Col1':[1,2,3,4]})

type(df['Col1']) # <class 'pandas.core.series.Series'>

type(df[['Col1']]) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

你的 lambda 函数被设计成手一个 pd.Series。

让我们编写一个自定义函数来分析传递了什么。

def f(x):
    print(type(x))
    return x

df['Col1'].apply(f)

输出：

<class 'int'>
<class 'int'>
<class 'int'>
<class 'int'>

“int”类表明，当在 pd.Series 上调用 apply 时，该系列中的每个元素都会传递给 apply 中的函数。

相对于单列数据框：

df[['Col1']].apply(f)

输出：

<class 'pandas.core.series.Series'>

这表明每个数据框列（一个pd.Series）都传递给apply中的函数。

【讨论】：