python中的apply

在Python中，apply()函数是Pandas库中的一个方法，用于对DataFrame和Series等对象进行批量处理操作。通过传入一个函数作为参数，apply()函数可以在DataFrame和Series中按行或按列批量执行该函数。通常，apply()函数用于对数据进行一些自定义的操作或者调用现有的函数，例如numpy库中的函数和pandas库中的方法。

具体使用apply()函数的方法如下：
1. 传入内置的Python函数：可以直接传入Python内置的函数，如max()、mean()等。例如，可以使用df.apply(max)对DataFrame中的每一列进行最大值的计算。
2. 传入numpy库中的函数：可以使用numpy库中的函数对数据进行批量处理。例如，可以使用df.apply(np.mean)计算DataFrame中每列的平均值。
3. 传入pandas库中的方法：可以使用pandas库中的方法对数据进行处理。例如，可以使用df.apply(pd.DataFrame.min)计算DataFrame中每列的最小值。
4. 自定义函数：可以自定义一个函数，并将其作为参数传入apply()函数。例如，可以使用df.apply(make_ok)对DataFrame中的每个元素进行自定义的处理。

总结来说，apply()函数在Pandas中的主要作用是实现对DataFrame和Series等对象的批量处理操作，用户可以根据需要传入不同类型的函数来实现不同的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python函数：apply()](https://blog.csdn.net/Ajdidfj/article/details/123048458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pandas知识点-详解行列级批处理函数apply](https://blog.csdn.net/weixin_43790276/article/details/125532026)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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