apply() python
时间: 2023-10-11 19:13:30 浏览: 40
`apply()` 是 Python 中内置的一个函数,用于调用一个函数并传递参数。它的语法如下:
```python
apply(function, args[, kwargs])
```
其中,`function` 表示要调用的函数,`args` 是一个包含函数参数的元组,`kwargs` 是一个包含关键字参数的字典。
这个函数在 Python 2.x 中非常常用,但在 Python 3.x 中已经被移除。在 Python 3.x 中,可以直接使用函数调用语法来代替 `apply()`,例如:
```python
result = function(*args, **kwargs)
```
这里的 `*args` 表示将元组 `args` 拆分成独立的参数,`**kwargs` 表示将字典 `kwargs` 拆分成关键字参数。
相关问题
Python apply
在Python中,`apply()`是一个高阶函数,主要用于处理数据序列,它通常与`map()`函数一起使用。`apply()`函数接受一个函数和一个iterable(可迭代对象),并将这个函数应用到可迭代对象的每个元素上,返回一个新的结果集。然而,需要注意的是,`apply()`在Python标准库中已经从`pandas`库中移除,现在如果你在`pandas`环境中使用,可能会提示找不到这个函数。如果你想在`pandas`中实现类似的功能,应该使用`pandas.DataFrame.apply()`或`numpy.apply_along_axis()`。
`DataFrame.apply()`方法允许你在DataFrame的每一列或每一行上应用一个函数,提供了列向量化操作或者沿特定轴进行的聚合。例如:
```python
# 假设df是一个DataFrame
def custom_func(row):
# 这里row代表DataFrame的一行数据
return row['column_name'].mean() # 对某列计算平均值
df_result = df.apply(custom_func, axis=0) # axis=0 表示按行操作
```
如果要在`numpy`中应用,可以这样做:
```python
import numpy as np
arr = np.array([...])
result = np.apply_along_axis(func1d, axis, arr)
```
这里,`func1d`是你想要应用的单输入函数,`axis`指定了你希望函数作用的方向(0为行,1为列)。
python apply
Python中的`apply`函数在Python 2.x版本中存在,但在Python 3.x版本中已被移除。在Python 2.x中,`apply`函数用于调用一个函数,并将一个参数元组(args)和一个关键字参数字典(kwargs)作为参数传递给该函数。例如:
```python
def my_func(a, b):
return a + b
args = (1, 2)
kwargs = {'b': 3}
result = apply(my_func, args, kwargs)
print(result) # 输出: 6
```
然而,在Python 3.x中,你可以直接调用函数,并使用`*`和`**`运算符传递参数元组和关键字参数字典。所以上述代码可以改写为:
```python
def my_func(a, b):
return a + b
args = (1, 2)
kwargs = {'b': 3}
result = my_func(*args, **kwargs)
print(result) # 输出: 6
```
因此,在Python 3.x中可以直接使用函数的调用语法,而不再需要`apply`函数。