pandas的apply函数传参

pandas的apply函数可以通过参数args传递额外的参数。在引用中的代码示例中，使用了args参数来传递额外的参数，具体实现如下：

import pandas as pd

def add_symbol(series: pd.Series, symbol):
    series['列名'] = symbol
    return series

list_data = ['a', 'b', 'c']
df = pd.DataFrame(data=list_data, columns=['列名'])
df = df.apply(add_symbol, axis=1, args=("--",))

在上述代码中，"add_symbol"函数接受两个参数：一个是series，代表DataFrame的每一行数据；另一个是symbol，代表额外的参数。通过在df.apply函数中使用args参数来传递"--"作为symbol参数。这样，在调用apply函数时，add_symbol函数就会将"--"作为参数传递进去。

相关问题

Pandas apply函数4

Pandas的apply函数是用于对数据进行逐行或逐列的自定义操作的函数。它可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用于DataFrame的每一行或每一列。

在Pandas中，apply函数有两种常见的用法：apply和applymap。

1. apply：用于对DataFrame的每一行或每一列进行操作，可以传递axis参数指定操作的方向。例如，如果要对每一列进行操作，可以将axis参数设置为0；如果要对每一行进行操作，可以将axis参数设置为1。

2. applymap：用于对DataFrame中的每一个元素进行操作，它只能应用于DataFrame对象，而不能应用于Series对象。

关于apply函数的更多详细信息和用法示例，你可以参考CSDN上的相关文章。

python pandas apply

pandas中的apply函数是一种数据处理方法，可以对DataFrame或Series中的每个元素应用一个函数。apply函数可以接受一个函数作为参数，该函数可以是自定义函数或lambda函数。apply函数可以应用于整个DataFrame或Series，也可以应用于DataFrame或Series的某一列或某一行。apply函数的返回值可以是一个标量值，也可以是一个Series或DataFrame。apply函数是pandas中非常常用的数据处理方法之一。