#!/usr/bin/python import pandas as pd data = {'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'value':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]} frame = pd.DataFrame(data) def testfunc(x, str): #第一个参数代表该函数处理的每一个元素,第二个参数args是传入的参数 print x, str frame['year'].apply(testfunc, args = ('ok…

1.介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数.该函数如下: DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数,这个参数是函数,相当于C/C++的函数指针. 这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Ser…

1.函数与参数(实参) 在python中创建函数是def,创建函数名是def f(),f函数名字,def f(a,b),这里的a,b是两个参数,函数名是自定义的,参数也是自定义,随意就好.看图如下效果: 这里f(1,2)是实参,然后调用上面的函数. 下面讲解下*args和**kw的区别. 2.*args 这里的*后面的值是自定义的,只要不是数字就行,定义成*abc,*ccc都可以,len()是函数,它的意思是返回字符串长度.然后前面的a,b是普通参数,print a print b就是回显1,2…

毕业多年,把C++都就饭吃了....今天居然在纠结什么是形参什么是实参..... 定义函数里面写的参数就是形参,因为没有内存占用,实际调用时写的参数就是实参,因为有内存占用和传值 然后就是位置参数,可变参数和关键字参数 def foo(a,*b,**c): print(a) print(b) print(c) if __name__=="__main__": foo(1,2,3,4,k=1,g=2) 如上图程序,a,*b,**c这三个是形参,a,*b这两个是位置参数,**c是关键字参数…

普通参数,即在调用函数时必须按照准确的顺序来进行参数传递. 默认参数,即参数含有默认值,在调用函数时可以进行参数传递,若没有进行参数传递则使用默认值,要注意,默认参数必须在普通参数的右侧(否则解释器无法解析). 元组参数,即 *args,参数格式化存储在一个元组中,长度没有限制,必须位于普通参数和默认参数之后. 字典参数,即 **kwargs,参数格式化存储在一个字典中,必须位于参数列表的最后面. 普通参数 def fun(name): print('Hello', name) fun('Wor…

1. Python中使用*args和**kwargs #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 # File: args_kwargs_demo.py # Author: lxw # Date: 10/9/17 11:16 AM """ Demos for "*args" & "**kwargs" in Python. Reference: [Python中如何使用*args和**kwargs…

网上参考 博客,使用如下代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplicationMain { class Program { static void Main(string[] args) { int argsLength = args.Length; Con…

转自:https://blog.csdn.net/qq_19528953/article/details/79348929 import pandas as pd import datetime #用来计算日期差的包 def dataInterval(data1,data2): d1 = datetime.datetime.strptime(data1, '%Y-%m-%d') d2 = datetime.datetime.strptime(data2, '%Y-%m-%d') delta =…

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(…

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp…