将函数应用于datafram时，索引0处出现键错误

Question

我正在研究一个基本的代码-我的目标是使用性别_猜谜器探测器查找数据帧中导入的文件（来自CSV）将丢失这些值的行的性别。为了简单起见，我在下面的代码中创建了一个虚拟的数据帧。在

我对Python还很陌生，而且还处于学习阶段，所以我认为对于我所要做的事情，肯定有更优雅的解决方案。我的想法是添加一个新的列，使用上面提到的函数找到每一行的值，然后填写NaN值，同时在适当的地方保留原始的gender值（完成后删除temp列）。 如果我手动将d.get_gender部分应用到特定行，并且Jupyter也接受该函数，那么d.get_gender部分就可以工作了。在

df = pd.DataFrame([['Adam','Smith',''],['Lindsay','Jackson','M'],['Laura','Jones','F'],['Arthur','Jackson','']] ,columns=['first_name','last_name','gender'])
import gender_guesser.detector as gender
df['newgender']=""

def findgender(dataframe):
    for row in dataframe:
        d = gender.Detector()
        df.loc[row, 'newgender'] = d.get_gender(df.loc[row,'first_name'])
    return df

df.apply(findgender, axis=1)

当我尝试将其应用于数据帧时，我收到一条冗长的错误消息，最后一行是 KeyError:（'Adam'，'发生在索引0'）

我试图在这里查找类似的帖子，但大多数情况下，添加axis=1就解决了这个问题——因为我已经知道了，我不知道为什么代码不能工作。 任何关于问题发生原因的帮助或解释都将是非常有帮助的。在

Answer 1

我不知道你为什么会犯那个错误。通常，最好避免逐行访问数据帧。下面的解决方案似乎可以使用lambda函数。在

import pandas as pd
import gender_guesser.detector as gender


df = pd.DataFrame([['Adam','Smith',''],['Lindsay','Jackson','M'],['Laura','Jones','F'],['Arthur','Jackson','']] ,columns=['first_name','last_name','gender'])

df['newgender'] = df['first_name'].apply(lambda x: gender.Detector().get_gender(x))

它产生以下结果。在

^{pr2}$