python中apply
时间: 2023-10-11 07:07:09 浏览: 40
在 Python 2 中,有一个内置函数 `apply()`,它可以将一个参数元组传递给一个函数。`apply()` 接受两个参数:一个是要调用的函数,另一个是一个元组,包含了要传递给函数的参数。这个函数调用的语法如下:
```python
apply(function, args[, kwargs])
```
其中,`function` 是要调用的函数,`args` 是一个元组,包含了要传递给函数的参数,`kwargs` 是一个字典,包含了要传递给函数的关键字参数。
在 Python 3 中,`apply()` 已经被废弃了,因为可以直接使用函数调用语法来传递参数元组,例如:
```python
function(*args, **kwargs)
```
这个语法与 `apply()` 的功能是一样的,但是更加清晰和易于理解。
相关问题
python 中apply
在Python中,apply()函数是Pandas库中的一个方法,用于对DataFrame对象的行或列应用一个函数。apply()函数的语法如下:DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)。
其中,func参数是要应用的函数,可以是Python内置函数、NumPy函数、Pandas方法或自定义函数。根据axis参数的不同,apply()函数可以在行(axis=0)或列(axis=1)上应用函数。默认情况下,apply()函数在列上应用函数。
下面是apply()函数的一些常见用法:
1. 使用Python内置函数:可以通过传入Python内置的函数(如max、mean、min等)来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(max)会返回每一列的最大值。
2. 使用NumPy函数:可以通过传入NumPy库中的函数来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(np.mean)会返回每一列的均值。
3. 使用Pandas方法:可以通过传入Pandas库中的方法来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。例如,df.apply(pd.DataFrame.min)会返回每一列的最小值。
4. 使用自定义函数:可以通过自定义函数来对DataFrame的每一列或每一行进行计算。自定义函数需要返回一个Series对象,可以通过pd.Series()来创建。例如,def make_ok(s): return pd.Series(['{}ok'.format(d) for d in s]),然后通过df.apply(make_ok)来应用该函数。
另外,当在apply()中传入多个函数时,返回的结果会被聚合成一个新的DataFrame或Series,类似于Pandas中的聚合函数DataFrame.agg()。可以通过在apply()中传入函数名字符串来调用函数。例如,df.apply('mean', axis=1)会返回每一行的均值,df.apply(['mean', 'min'], axis=1)会返回每一行的均值和最小值。
综上所述,apply()函数在Python中是一个非常强大和灵活的函数,可以通过传入不同类型的函数来对DataFrame的行或列进行计算和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python apply函数](https://blog.csdn.net/weixin_30457551/article/details/97701158)[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%"]
[ .reference_list ]
python中apply用法
在 Python 中,`apply()` 函数已经在 Python 2 中被废弃,不再建议使用。在 Python 3 中已经被移除,如果你需要使用类似的功能,建议使用 `functools.partial()` 或者 lambda 表达式。
在 Python 2 中,`apply()` 函数的语法如下:
```python
apply(function, args[, kwargs])
```
其中,`function` 是需要调用的函数,`args` 是传递给函数的参数列表,`kwargs` 是传递给函数的关键字参数。
下面是一个简单的示例:
```python
def add(x, y):
return x + y
print(apply(add, (2, 3))) # 输出 5
```
在 Python 3 中,你可以使用以下方式替代 `apply()` 函数:
```python
from functools import partial
def add(x, y):
return x + y
add_func = partial(add, 2, 3)
print(add_func()) # 输出 5
```
或者使用 lambda 表达式:
```python
add_func = lambda: add(2, 3)
print(add_func()) # 输出 5
```
总之,不建议使用 `apply()` 函数,应该使用更加现代的方法进行函数调用。