Python 如何将lambda与数据帧一起使用

我能够解决这个问题，但不知道为什么

lambda

不起作用

我试图用下划线替换列名中的空格：

df.columns = df.columns.apply(lambda x: replaceable(' ','_'))

为什么这样不行

然而，通过以下几点，我让它发挥了作用：

df.columns = df.columns.str.replace(' ','_')

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为什么我不能应用

lambda

以及如何应用它？

正如@JAV在评论中所说-

df。列
没有方法
.apply（）
：

AFAIK最惯用的解决方案是您的：

df.columns = df.columns.str.replace(' ','_')

或

没有
.apply
方法用于
pandas.indexes.base.Index
对象。
df.columns=[str（x）。df.columns中x的替换（'''''.''.'''.'u'）将提供类似于lambda语法的内容。
一般来说，您知道apply方法可以使用什么。我知道do.cols没有这种方法。是否有一种方法可以直观地知道（或硬规则）应用lambda组合可以使用什么？当然，您可以阅读文档：）
.apply
只能在和对象上使用。我总是检查。一般来说，您知道apply方法可以使用什么。我知道do.cols没有那种方法。有没有一种方法可以直觉地知道（或硬性规定）应用lambda组合可以使用什么-克里斯刚才edit@Kris，通常我使用或。使用它们，您可以键入例如
df.columns.
并按
TAB
-它将向我们显示所有可用的方法和属性-这是查看可用方法的最快和最方便的方式…当然，我也做了同样的事情，唯一的问题是它不会显示您是一个属性还是一个函数。撇开这一点不谈，我遇到了一个新的但类似的问题。假设我想忽略所有的NaN值。所以尝试了这个，但不起作用。你知道为什么吗，它也没有给我一个错误（也尝试了使用pd.np.nan）->df=df.applymap（lambda x:x！=“nan”）Jupy Notebook中intellisense的另一个问题-比方说，我想在.sum（）之后对df.isnull（）.sum（）进行排序（升序=False）它没有显示我的任何选项，我得到的只是.ipynb_检查点，R数据，R历史。你面临同样的问题吗。同样在Spyder中，即使是df，也没有显示任何内容@克里斯，它没有显示选项，因为Jypeter不知道将返回什么类型的对象。。。
df.columns = df.columns.str.replace(' ','_')

df = df.rename(columns=lambda x: x.replace(' ', '_'))