# 使用内置函数str对列表中的每个元素进行字符串转换str_nums=list(map(str,nums))print(str_nums)# 输出结果为 ['1', '2', '3', '4', '5'] 1. 2. 3. 4. apply操作的流程图 下面是apply操作的流程图,展示了apply操作的整体流程: StartInput_ListApply_OperationOutput_ListEnd apply操作的类图 为...
该方法没有返回值,但是会对列表的对象进行排序 实例: #!/usr/bin/python aList = ['Google', 'Runoob', 'Taobao', 'Facebook'] aList.sort() print ( "List : ", aList) List : ['Facebook', 'Google', 'Runoob', 'Taobao'] 2.list 切片:左闭右开 #从0开始索引列表,索引值为整数 >>> a...
alist= ['Hello','World!'] apply(my_fuc,atuple) apply(my_fuc,alist) 输出: D:\py>python buildin.py 30 10 Hello World! 用apply使用序列做参数来动态调用方法。
value =map(lambdaf: f(x, y), funcs)print(list(value)) 运行结果: apply()和applymap()# 在DataFrame中与map()函数类似的函数有两个: apply() applymap() apply()# apply()函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。 新建一个DataFrame如下: 对某一列(column)进行操作 ...
data.columns.tolist() data[['tenure','MonthlyCharges']].apply(lambda x:(x.max()-x.min())/x,axis=0) #axis=0代表对列进行操作 axis=1代表对行进行操作 2.3 groupby.apply 在分组情况下,常用的几个函数有聚合函数agg,变换函数transform以及过滤函数filter,上述几个函数面对一种情况时都无法解决,比...
我们可以定义一个函数表示空的变量empty_list_base,这之后,为了方便计算,我们可以写一个生成cons的的方便的方法(当然这个实现用了*arg的概念,我们默认使用这个语法糖特性): def cons_apply(*args): if len(args) == 0: return empty_list_base else: return cons(args[0], cons_apply(*args[1:])) 这样...
R语言与Python中的apply函数都有着丰富的应用场景,恰到好处的使用apply函数,可以避免在很多场景下书写冗余的代码,这不仅能提高代码可读性,而且提高代码执行的效率。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 apply(X,MARGIN,FUN,...)X#一个数组(包括矩阵)MARGIN#一个给定下标的向量,将被指定函数执行计...
对Series对象使用apply()方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[12]:type(df['a'])Out[12]:pandas.core.series.Series In[14]:df['a'].apply(lambda x:x*20)Out[14]:020014002600Name:a,dtype:int64 当apply()配合有参数的函数时,也可以为函数传递参数: ...
da= data.isel(time = 0)sst_bin = [-10, 0, 10, 20, 30]gb_bin_list =da.groupby_bins("sst", sst_bin)gb_bin_list 应该有四个区间,检验结果,符合要求 然后,对于所需区间的数据进行分别处理,索引方法与上述相同。 2、应用数据Apply