python map和apply的区别
时间: 2023-05-01 21:07:29 浏览: 91
Python的map和apply都用于对序列中的每个元素进行操作,并返回一个新的序列。不同之处在于,map使用一个函数来对序列中的每个元素进行操作,并返回一个迭代器,而apply则直接调用一个函数,并将序列中的每个元素作为参数传递给该函数,返回一个新的序列。在Python 3中,apply已经被弃用,而map则被改为返回一个可迭代对象,而不是列表。
相关问题
apply和map函数有什么区别
在 Python 中,`apply` 和 `map` 函数都可以用于在一个可迭代对象上应用一个函数。它们之间的主要区别在于传递参数的方式。
`apply` 函数是 Pandas 库中的函数,它可以将一个函数应用于 DataFrame 的行、列或整个 DataFrame,并且可以在函数中传递额外的参数。在 `apply` 函数中,函数的参数可以通过关键字参数传递,例如 `apply(func, arg1=x, arg2=y)`。
`map` 函数是 Python 内置函数,它可以将一个函数应用于一个可迭代对象的所有元素,并且不能传递额外的参数。在 `map` 函数中,函数的参数必须作为可迭代对象的元素传递,例如 `map(func, iterable)`。
因此,`apply` 适用于 Pandas 数据处理中的行、列级别的函数应用,而 `map` 适用于 Python 内置类型的元素级别的函数应用。
map与apply的差别
在Python中,map()和apply()都是用于对可迭代对象中的元素进行操作的函数。它们的主要区别在于用法和返回结果。
1. map()函数:
- 用法:map(function, iterable)
- 接受一个函数和一个可迭代对象作为参数。
- 将函数应用于可迭代对象中的每个元素,并返回一个新的迭代器对象,其中包含应用函数后的结果。
- 返回的是一个迭代器对象,需要使用list()等函数将其转换为列表或其他类型的可迭代对象。
示例使用map()函数将列表中的每个元素平方:
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x**2, numbers)
print(list(squared_numbers))
```
输出结果为:
```
[1, 4, 9, 16, 25]
```
2. apply()函数:
- 用法:apply(function, *args, **kwargs)
- 接受一个函数和参数列表(*args)以及关键字参数(**kwargs)。
- 将函数应用于给定的参数,并返回函数的返回值。
- 返回的是函数的返回值,而不是一个迭代器对象。
示例使用apply()函数计算两个数的和:
```python
def sum_numbers(a, b):
return a + b
result = apply(sum_numbers, (2, 3))
print(result)
```
输出结果为:
```
5
```
总结:
- map()函数将函数应用于可迭代对象的每个元素,并返回一个新的迭代器对象。
- apply()函数将函数应用于给定的参数,并返回函数的返回值。
- map()返回一个迭代器对象,而apply()直接返回函数的返回值。
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