TypeError:在使用apply后跟groupby时，<lambda>()获得了意外的关键字参数'axis‘

TypeError:在使用apply后跟groupby时，<lambda>()获得了意外的关键字参数'axis'

这个错误是由于在使用apply函数后，lambda函数接收到了意外的关键字参数'axis'导致的。apply函数是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame的行或列进行操作。而groupby函数是用于按照指定的列对数据进行分组的函数。

在这个错误中，可能是在使用apply函数后，将lambda函数作为参数传递给了groupby函数，并且在lambda函数中使用了'axis'这个关键字参数。然而，groupby函数并不接受'axis'这个关键字参数，因此会抛出TypeError。

要解决这个错误，可以检查代码中使用apply和groupby的部分，确保lambda函数没有使用'axis'这个关键字参数。如果需要在groupby函数中指定轴向参数，可以使用其他合适的参数，如'by'参数来指定分组的列。

以下是一个示例代码，展示了如何正确使用apply和groupby函数：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply和groupby函数对列进行操作
result = df.groupby('A').apply(lambda x: x['B'].sum())

print(result)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含三列的DataFrame。然后，我们使用groupby函数按照列'A'进行分组，并使用apply函数对每个分组中的列'B'进行求和操作。最后，我们打印出结果。

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