Python 中的 apply() 函数的使用方法

Python 中的 apply() 函数已经在 Python 2.3 版本中被弃用，可以使用更加普遍适用的函数，比如 map() 和 filter() 函数来替代。如果非要使用 apply() 函数，可以在 Python 2.x 版本中使用，它的使用方法是将一个函数和参数列表作为参数传递进去，来对该函数进行调用。具体使用方法如下所示：

apply(func, args, kwargs)

其中，func 表示需要调用的函数，args 和 kwargs 分别表示调用该函数所需要传递的参数列表和关键字参数。

相关问题

python中apply函数介绍

在Python 2.x中，apply()是一个内置函数，用于调用一个函数并传递一个参数列表。在Python 3.x中，apply()已经被弃用了，但是可以通过直接调用函数并传递参数列表来实现其功能。

具体来说，apply()函数的语法如下：

apply(function, args[, kwargs])

其中，function是要调用的函数，args是一个包含参数的元组（或者是一个可迭代对象），kwargs是一个包含关键字参数的字典。如果不需要传递关键字参数，则可以省略kwargs。

例如，如果要调用一个名为my_func的函数，并传递两个参数x和y，可以使用以下代码：

apply(my_func, (x, y))

这与以下代码等效：

my_func(x, y)

需要注意的是，在Python 3.x中，不支持apply()函数，因此必须直接调用函数并传递参数列表。例如：

my_func(*args, **kwargs)

python pandas apply函数

Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数对数据对象进行批量处理的方法。它可以被用于 Pandas 的很多对象，如 DataFrame、Series、分组对象、各种时间序列等。apply() 方法通常放入一个 lambda 函数表达式或一个函数作为操作运算。下面是一个使用 apply() 方法的例子：

假设我们有一个 DataFrame，其中包含了两列数据，分别是学生的姓名和成绩。我们想要计算每个学生的成绩加上 10 分后的总分数。可以使用 apply() 方法来实现：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Score': [80, 90, 70]})

# 定义一个函数，用于计算每个学生的总分数
def add_10_and_sum(x):
    return sum(x) + 10

# 使用 apply() 方法调用函数
df['Total Score'] = df['Score'].apply(add_10_and_sum)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

       Name  Score  Total Score
0     Alice     80           90
1       Bob     90          100
2  Charlie     70           80

在上面的例子中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后定义了一个函数 add_10_and_sum()，用于计算每个学生的总分数。接着，我们使用 apply() 方法调用这个函数，并将结果存储在一个新的列 Total Score 中。