Использование apply() в python

Формат функции: apply(func,*args,**kwargs)

Назначение: когда параметры функции существуют в кортеже или словаре, они используются для косвенного вызова функции, а параметры в кортеже или словаре передаются параметрам по порядку.

Анализ: args — это кортеж, содержащий позиционные параметры, переданные в соответствии с параметрами, требуемыми функцией. Это полный рот? Это означает, что если позиция функции A равна A (a = 1, b = 2), то это tuple необходимо передавать в строгом соответствии с порядком расположения этого параметра (a=3, b=4), а не в порядке (b=4, a=3) kwargs — словарь, содержащий ключевые параметры, а args — если нет передано, необходимо передать kwargs, вместо аргументов его нужно оставить пустым

Возвращаемое значение apply — это возвращаемое значение функции func function

def function(a,b):  
     print(a,b)  
 apply(function,('good','better'))  
 apply(function,(2,3+6))  
 apply(function,('cai','quan'))  
 apply(function,('cai',),{'b':'caiquan'})  
 apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'})  
 #--使用 apply 函数调用基类的构造函数  
 class Rectangle:  
     def __init__(self, color="white", width=10, height=10):  
         print "create a", color, self, "sized", width, "x", height  
    
 class RoundedRectangle(Rectangle):  
     def __init__(self, **kw):  
         apply(Rectangle.__init__, (self,), kw)  
 rect = Rectangle(color="green", height=100, width=100)  
 rect = RoundedRectangle(color="blue", height=20)  


Output:
-----------------------------------------------------------------------------------
('good', 'better')
(2, 9)
('cai', 'quan')
('cai', 'caiquan')
('caiquan', 'Tom')
create a green <__main__.Rectangle instance at 0x0678FA08> sized 100 x 100
create a blue <__main__.RoundedRectangle instance at 0x06620468> sized 10 x 20
-----------------------------------------------------------------------------------

Функция применения по умолчанию использует ось как ось = 0

data= [
    [1,2,3],
    [5,4,1],
    [3,2,2]
]
df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])<br>f = lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)) 
print(df)
 
    A  B  C
0  1  2  3
1  5  4  1
2  3  2  2

1, ось = 1

df1 = df.copy()
df1 = df1.apply(f,axis=1)   #计算的时候取的是行数
df1
         A      B     C
   0.0    0.50    1.0
   1.0    0.75    0.0
   1.0    0.00    0.0

2, ось = 2

df2 = df.copy()
df2 = df2.apply(f,axis=0)
df2

         A    B    C
0    0.0    0.0    1.0
1    1.0    1.0    0.0
2    0.5    0.0    0.5

3. Ось по умолчанию

df3 = df.copy()
df3 = df3.apply(f)
df3   # 在DataFrame中apply函数默认的是axis=0，取的是列数

       A    B    C
0    0.0    0.0    1.0
1    1.0    1.0    0.0
2    0.5    0.0    0.5

(df['A'] - df['A'].min())/(df['A'].max()-df['A'].min())
0    0.0
1    1.0
2    0.5
Name: A, dtype: float64 

Оригинальная ссылка:

Использование функции apply() в python — Сообщество разработчиков Tencent Cloud — Tencent Cloud (tencent.com)

Сделайте заметку для вашего удобства