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：

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：

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：

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：

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。

相关问题

python apply函数用法

`apply()` 函数是 Python 中的一个函数，用于在可迭代对象上应用指定的函数。

它的用法如下：

apply(func, args[, kwargs])

其中，`func` 是要应用的函数，`args` 是一个包含传递给函数的参数的可迭代对象，`kwargs` 是一个包含传递给函数的关键字参数的字典。这些参数可以为空。

当调用 `apply()` 函数时，它会将函数 `func` 应用于 `args` 中的每个元素，并返回结果。如果提供了关键字参数 `kwargs`，则它们会被传递给函数 `func`。

需要注意的是，在 Python 2 中，`apply()` 函数常用于将可变长度的参数列表传递给函数。但在 Python 3 中，由于引入了可变长度参数列表（*args）和关键字参数列表（**kwargs），`apply()` 函数已经被移除，可以直接调用函数并传递参数列表。

示例如下：

def multiply(x, y):
    return x * y

args = [2, 3]
result = apply(multiply, args)
print(result)  # 输出 6

在 Python 3 中，可以直接调用函数并传递参数列表：

def multiply(x, y):
    return x * y

args = [2, 3]
result = multiply(*args)
print(result)  # 输出 6

希望能对你有所帮助！如有更多问题，请继续提问。

python .apply函数用法

`.apply()` 方法是 Pandas 库中的一个函数，用于对数据框 DataFrame 的每一行或每一列应用一个自定义的函数。它可以接受一个函数作为参数，并返回一个与原始数据框形状相同的数据框，其中每个元素都被替换为函数的结果。

`.apply()` 方法的一般语法如下：

dataframe.apply(func, axis=0/1)

其中，`func` 是要应用的函数，`axis` 参数指定了函数是应用于每一行还是每一列。如果 `axis=0`，则函数应用于每一列；如果 `axis=1`，则函数应用于每一行。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数，将每个元素乘以2
def double(x):
    return x*2

# 对每一列应用函数
df.apply(double, axis=0)

输出结果为：

   A   B
0  2   8
1  4  10
2  6  12

上述示例中，我们定义了一个函数 `double()`，将每个元素乘以2，然后使用 `.apply()` 方法将此函数应用于数据框的每一列，得到一个新的数据框，其中每个元素都被乘以2。