当我使用.apply时Jupyter内核死了

当您在Jupyter中使用.apply()方法时，可能会遇到内核死机的情况。这通常是由于.apply()方法在处理大型数据集时，由于资源消耗过大而导致的。

.apply()方法是pandas库中的一个函数，用于对DataFrame的行或列应用一个函数。它适用于处理中小型数据集，但在处理大型数据集时，可能会导致内存不足或计算时间过长。

为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 优化代码：确保您的代码逻辑和使用的函数是高效的。可以通过使用更简洁的方式实现相同的功能，减少循环和条件判断的使用，或者尝试使用矢量化操作来提高性能。
2. 分块处理：将大型数据集分成小块进行处理，可以使用pandas的分块处理机制，例如使用.read_csv()方法的chunksize参数来一次读取一部分数据进行处理，然后逐步合并结果。
3. 使用并行处理：考虑使用并行处理来加速计算过程。可以使用Python的multiprocessing库来实现并行计算，或者使用Dask库来进行并行分布式计算。
4. 使用更强大的计算资源：如果您的机器性能有限，可以尝试在更强大的计算资源上运行代码，例如使用云服务器。腾讯云提供了弹性计算服务，例如云服务器ECS，可以根据需求动态调整计算资源。
5. 使用更高效的方法：根据具体情况，可以尝试使用其他更高效的方法替代.apply()，例如使用pandas的向量化操作（vectorized operations）或者使用NumPy库进行计算。

总之，当使用.apply()方法时，如果遇到Jupyter内核死机的情况，建议优化代码、分块处理、并行计算、使用更强大的计算资源或者尝试其他更高效的方法来解决问题。