apply args
时间: 2023-09-08 10:13:24 浏览: 43
您好!感谢您的提问。关于您提到的 "apply args",可以理解为将参数应用于某个函数或方法中。具体来说,"args" 是一个参数列表,"apply" 则是将这些参数应用于某个函数或方法的操作。
在不同的编程语言中,"apply args" 的用法可能会有所不同。可以提供更多上下文或者具体的编程语言,以便我能够给出更准确的答案。
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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。
dataframe.apply
DataFrame.apply() 是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法,用于对 DataFrame 中的每一列或每一行进行指定的函数操作。具体来说,apply() 可以接受一个函数或 lambda 表达式作为参数,将其应用到 DataFrame 的每一行或每一列,并返回处理后的结果。apply() 方法可以用于实现许多常见的数据清洗和转换操作,例如计算新的列、处理缺失值、转换数据类型等。
需要注意的是,apply() 方法默认对每一列进行操作,可以通过 axis 参数指定对每一行进行操作。
以下是 apply() 方法的基本语法:
```
DataFrame.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
```
其中,func 表示需要应用的函数或 lambda 表达式;axis 表示处理的方向,0 表示按列处理,1 表示按行处理;raw 和 result_type 参数用于控制输出结果的格式;args 和 kwds 参数则可以传递其他参数给被调用的函数。