apply函數python

㈠ python、什麼是內建函數

python內建函數總結

1. abs(x)

abs()函數返回數字（可為普通型、長整型或浮點型）的絕對值。如果給出復數，返回值就是該復數的模。例如：

>>>print abs(-2,4)
2.4
>>>print abs(4+2j)
4.472135955

2. apply(function,args[,keywords])

apply()函數將args參數應用到function上。function參數必須是可調用對象（函數、方法或其他可調用對象）。args參數必須以
序列形式給出。列表在應用之前被轉換為元組。function對象在被調用時，將args列表的運手內容分別作為獨立的參數看待。例如：

apply(add,(1,3,4))
等價於
add(1,3,4)

在以列表或元組定義了一列參數，且需要將此列表參數分別作為個個獨立參數使用的情況下，必須使用apply()函數。在要把變長參數列應用到已函數上時，apply()函數非常有用。

可選項keywords參數應是個字典，字典的關鍵字是字元串。這些字元串在apply()函數的參數列末尾處給出，它們將被用作關鍵字參數。

3. buffer(object[,offset[,size]])

如果object對象支持緩存調用介面buffer()函數就為object對象創建一個新緩存。這樣的對象包括字元串、數組和緩扒槐存。該新緩存通過使用從
offset參數值開始知道該對象末尾的存儲片段或從offset參數值開始直到size參數給出的尺寸為長度的存儲片段來引用object對象。如果沒
給出任何選項參數，緩存區域就覆蓋整個序列，最終得到的緩存對象是object對象數據的只讀拷貝。

緩存對象用於給某個對象類型創建一個更友好的介面。比如，字元串對象類型通用緩存對象而變得可用，允許逐個位元組地訪問字元串中的信息。

4. callable(object)
callable()函數在object對象是可調用對象的情況下，返回真(true)；否則假(false)，可調用對象包括函數、方法、代碼對象、類（在調用時返回新的實例）和已經定義『調用』方法的類實例

5. chr(i)
chr()函數返回與ASCII碼i相匹配的一個單一字元串，如下例所示：
>>>print chr(72)+chr(101)+chr(108)+chr(111)
hello

chr()函數是ord()函數的反函數，其中ord()函數將字元串轉換回ASCII整數碼，參數i的取值應在0~255范春悄友圍內。如果參數i的取值在此范圍之外，將引發ValueError異常。

6. cmp(x,y)
cmp()函數比較x和y這兩個對象，且根據比較結果返回一個整數。如果xy，則返回正數。請注意，此函數特別用來比較數值大小，而不是任何引用關系，因而有下面的結果：

>>>a=99
>>>b=int('99')
>>>cmp(a,b)
0

7. coerce(x,y)
coerce()函數返回一個元組，該元組由兩個數值型參數組成。此函數將兩個數值型參數轉換為同一類型數字，其轉換規則與算術轉換規則一樣。一下是兩個例子：

>>>a=1
>>>b=1.2
>>>coerce(a,b)
(1.0,1.2)
>>>a=1+2j
>>>b=4.3e10
>>>coerce(a,b)
((1+2j),(43000000000+0j))

8 compile(string,filename,kind)
compile()函數將string編譯為代碼對象，編譯生成的代碼對象接下來被exec語句執行，接著能利用eval()函數對其進行求值。
filename參數應是代碼從其中讀出的文件名。如果內部生成文件名，filename參數值應是相應的標識符。kind參數指定string參數中所含代碼的類別。

舉例如下：
>>>a=compile(『print 「Hello World」』,』』,』single』)
>>>exec(a)
Hello World
>>>eval(a)
Hello World

9. complex(real,[image])
Complex()函數返回一個復數，其實部為real參數值。如果給出image參數的值，則虛部就為image；如果默認image參數，則虛部為0j。

10. delattr(object,name)
delattr()函數在object對象許可時，刪除object對象的name屬性，此函數等價於如下語句：
del object.attr
而delattr()函數允許利用編程方法定義來定義object和name參數，並不是在代碼中顯示指定。

㈡ python中有將兩列數據合並為一列數據的函數么

有， 要用apply函數。一種方式：
def my_test(a, b):

return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了產生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是縱向

㈢ python apply可以有兩個函數嗎

沒有太理解你說的涼餓函數的意思，在這里我說下這個函數的基本用法
函數格式為：apply(func,*args,**kwargs)
用途：當一個野旅函數的參數存在於一個元組或者一個字典中時，用來間接的調用這個函數，並肩元組或者字典中的參數按照順序傳遞襪脊讓給參數
解析：args是一個包含按照函數所需參數傳遞的位置參數的一個元組，是不是很拗口，意思就是，假如A函數的函數位置為
A(a=1,b=2),那麼這個元組中就必須嚴格按照這個參數的位置順序進行傳遞(a=3,b=4)，而不能是(b=4,a=3)這樣的順序
kwargs是一個包含關鍵字參數的字典，而其中args如果不傳遞，kwargs需告局要傳遞，則必須在args的位置留空
apply的返回值就是函數func函數的返回值

㈣ python3.2.2使用apply函數時為什麼報NameError: global name 'apply' is not defined完整代碼如下。

已經不支持了
apply(self.func,self.args)
改為
self.func(*self.args)

㈤ 優化Python編程的4個妙招

1. Pandas.apply() – 特徵工程瑰寶

Pandas 庫已經非常優化了，但是大部分人都沒有發揮它的最大作用。想想它一般會用於數據科學項目中的哪些地方。一般首先能想到的就是特徵工程，即用已有特徵創造新特徵。其中最高效的方法之一就是Pandas.apply()，即Pandas中的apply函數。

在Pandas.apply()中，可以傳遞用戶定義功能並將其應用到Pandas Series的所有數據點中。這個函數是Pandas庫最好的擴展功能之一，它能根據所需條件分隔數據。之後便能將其有效應用到數據處理任務中。

2. Pandas.DataFrame.loc – Python數據操作絕妙技巧

所有和數據處理打交道的數據科學家(差不多所有人了!)都應該學會這個方法。

很多時候，數據科學家需要根據一些條件更新數據集中某列的某些值。Pandas.DataFrame.loc就是此類問題最優的解決方法。

3. Python函數向量化

另一種解決緩慢循環的方法就是將函數向量化。這意味著新建函數會應用於輸入列表，並返回結果數組。在Python中使用向量化能至少迭代兩次，從而加速計算。

事實上，這樣不僅能加速代碼運算，還能讓代碼更加簡潔清晰。

4. Python多重處理

多重處理能使系統同時支持一個以上的處理器。

此處將數據處理分成多個任務，讓它們各自獨立運行。處理龐大的數據集時，即使是apply函數也顯得有些遲緩。

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