Python 将函数应用于数据框中的所有列时出现意外行为

我很难理解为什么对pandas的dataframe.apply方法的调用没有返回预期的结果。有人能解释一下为什么下面显示的第一个apply调用没有返回预期结果，而第二个调用返回预期结果吗

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.DataFrame({
“x”：[1，2，np.nan]，
“y”：[“嗨”，“那里”，np.nan]
})
打印（df）
#>xy
#>01.0高
#>那里是12.0
#>2楠楠楠
打印（df.dtypes）
#>x浮动64
#>y对象
#>数据类型：对象
#为什么这样的东西不能返回预期的结果（应该是
#是真是假）：
打印（df.apply（lambda x:np.issubdtype（x，np.number）））
#>x错误
#>虚假的
#>数据类型：bool
#但类似的结果会返回预期结果（即中值插补）
#如果序列是数字，则使用，否则空值将替换为“缺失”）：
def替换_空值：
is_numeric=np.issubdtype（s，np.number）
缺失值=s.中值（），如果为数值，否则为“缺失”
返回np.where（s.isnull（），缺少_值，s）
打印（df.应用（替换为空）
#>xy
#>01.0高
#>那里是12.0
#>2.1.5失踪

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创建于2019-10-03年，由

创建，在我看来，它似乎已经崩溃了

pd.Series（{k:np.issubdtype（v，np.number）在df.items（）中表示k，v）

起作用，但是你的不起作用。嗯，是的，我不知道为什么这样的理解在apply不起作用的地方会起作用。

apply

做了很多检查和确保安全的事情。这是一个错误，我现在没有耐心去解开它。理解力正是它看起来的样子，因此并不令人惊讶。如果您想提交错误报告，请告诉我。否则，我会的。我会提交错误报告，谢谢。我看到更多的怪异，这可能会增加故事的情节。我打开了