Bagaimana untuk Meluluskan Argumen dalam DataFrame.apply() untuk Operasi Siri dalam Pandas?

Menggunakan Argumen dalam Aplikasi Siri

Kaedah DataFrame.apply() dalam panda biasanya digunakan untuk menggunakan fungsi pada setiap elemen sesuatu siri. Walau bagaimanapun, versi terdahulu panda tidak menyokong meneruskan hujah kepada fungsi secara langsung. Ini menimbulkan persoalan sama ada terdapat kaedah alternatif atau penyelesaian yang berdaya maju.

Seperti yang diserlahkan dalam dokumentasi, versi panda yang dikemas kini sememangnya membenarkan hujah dihantar kepada kaedah apply(). Sintaks berikut boleh digunakan:

<code class="python">my_series.apply(your_function, args=(2,3,4), extra_kw=1)</code>

Argumen diletakkan selepas elemen siri, membolehkan lebih fleksibiliti dalam aplikasi fungsi.

Penyelesaian untuk Versi Panda Lama

Untuk panda versi lama, pendekatan alternatif ialah menggunakan kaedah functools.partial. Utiliti ini membina fungsi baharu dengan argumen tertentu yang didahulukan. Sebagai contoh:

<code class="python">import functools
import operator
add_3 = functools.partial(operator.add, 3)
add_3(2) # Outputs 5</code>

Selain itu, menghantar hujah kata kunci kepada fungsi pra-terikat juga disokong:

<code class="python"># Add 5 to every element of the series
my_series.apply((lambda x: your_function(a, b, c, d, ..., x)))</code>

Kesimpulan

Sementara versi lama panda memerlukan penyelesaian untuk menggunakan fungsi dengan argumen pada siri, kemas kini kini telah memperkenalkan sokongan langsung untuk fungsi ini. Pendekatan pilihan ialah menggunakan kaedah functools.partial dalam versi lama dan kaedah apply() yang dipertingkatkan dalam versi yang lebih baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Meluluskan Argumen dalam DataFrame.apply() untuk Operasi Siri dalam Pandas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!