无法通过 lambda 来申请 pandas DataFrame

Question

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 个对象，d1 是其中最早的一个。我正在尝试获取每一行的总秒数列

编辑我一直收到以下错误

TypeError: <lambda>() got an unexpected keyword argument 'axis'

我不明白为什么 axis 会传递给我的 lambda 函数

编辑 2

我也试过

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

Answer 1

注意 Series.apply call, as distinct to a DataFrame.apply 调用没有 axis 参数。

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

df 有一个，但不清楚当您在系列中调用它时，您希望它如何工作，但您希望它连续工作？

无法通过 lambda 来申请 pandas DataFrame

Trouble passing in lambda to apply for pandas DataFrame

python

pandas

dataframe

lambda

apply