df.apply之后,dropna() got an unexpected keyword argument ‘subset‘

在使用df进行:

df.dropna(subset=['keyword'])
df.drop_duplicates(subset=['keyword'])

报错:

'subset' not working for drop_duplicates pandas dataframe

或者
dropna() got an unexpected keyword argument 'subset'

是因为 在此之前df经过了apply函数操作,使得df数据不再是dataframe结构,而是变成了Series数据结构。

如下:

def 
非常抱歉,我的回答有误。`apply()`方法的`inplace`参数是不存在的,因此代码中出现了`TypeError`错误。要将以上代码更改为覆盖原参数的函数,可以使用`pandas.Series.str.cat()`方法将要合并的列连接成一个字符串,并将结果赋值给原始DataFrame的要合并的列。示例代码如下: ``` import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}) # 输出原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # 指定重复行和要合并的列 dup_rows = df.duplicated(subset=['A']) dup_cols = ['A'] merge_col = 'B' # 将重复行进行分组,合并要合并的列 df.loc[dup_rows, merge_col] = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].transform(lambda x: x.astype(str).str.cat(sep='\n')) # 删除重复行 df.drop_duplicates(subset=dup_cols, keep='first', inplace=True) # 重置索引列 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 输出修改后的DataFrame print("修改后的DataFrame:") print(df) ``` 以上代码将原始DataFrame中的重复行进行了分组,并使用`transform()`方法将要合并的列连接成了一个字符串。然后,使用`loc[]`方法将连接后的字符串赋值给原始DataFrame的要合并的列。最后,使用`drop_duplicates()`方法删除重复行,并使用`reset_index()`方法将索引列重置为默认的数字索引,并使用`drop=True`参数删除原先的索引列。
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