python .apply

`.apply()`是pandas中的一个函数，用于对DataFrame或Series中的每个元素应用一个自定义的函数。通过`.apply()`函数，可以将一个函数应用于一列或多列，或者整个DataFrame中的每个元素，从而实现数据的逐行或逐列处理。

例如，可以使用`.apply()`将一个自定义函数应用到一个DataFrame的某一列中：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
        'age': [25, 30, 35], 
        'income': [50000, 60000, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

def add_bonus(income):
    if income > 50000:
        return income + 5000
    else:
        return income

df['income_with_bonus'] = df['income'].apply(add_bonus)

上述代码中，自定义函数`add_bonus()`会被应用于`df['income']`这一列中的每个元素，从而计算出每个人的总收入（包括奖金）。`.apply()`函数会返回一个新的Series对象，其中包含了每个元素应用自定义函数后的结果。最终，新的Series对象会被添加到DataFrame中，作为一个新的列`income_with_bonus`。

相关问题

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。

NPC.apply_control(VehicleControl(throttle=1.0, target_speed=50)) Boost.Python.ArgumentError: Python argument types in VehicleControl.__init__(VehicleControl)

这个错误提示意味着你在调用VehicleControl时没有正确传递参数。VehicleControl类需要至少一个参数，即throttle（油门）。你可以尝试以下代码：

from carla import VehicleControl
NPC.apply_control(VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0, target_speed=50))

这里，除了throttle之外，其他参数都是可选的，如果你不需要使用它们，可以将它们省略。同时，也要确保你已经正确导入了VehicleControl类。