在python之中经常会使用pandas这个第三方库来完成对数据的预处理和分析工作，而在该库中有一个叫做apply()的函数可以实现很好的可自定化 。下面这篇文章会来给大家介绍一下apply函数的作用以及使用方法，感兴趣的话就和小编一起往下阅读吧 。
【Python函数apply有什么用？Python中如何使用apply函数】
文章插图
（1）apply函数的功能就是可以去调用其他的函数和方法，它是由C++里面的指针函数得到的灵感 。实际上这个函数最大的作用就是能够将数据结构里面的数据作为传入函数的参数去调用，并且它还能够使用lambda表达式的匿名函数作为参数 。
（2）而apply函数的使用方式和实际的作用还是要根据它的语法和示例来学习的，语法如下所示：
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)从语法中就可以看出来这个函数是pandas库中Dataframe类的一个方法，它传入参数时第一个必需参数为函数，后面的axis表示的就是取df对象里面的行还是列进行操作，代码示例如下所示：
data[‘cut_review'].apply(lambda x: [i for i in x s if i not in stopwords])以上代码示例就是使用lambda表达式创建出来了一个匿名函数作为apply函数的参数给传递了进去，而这个匿名函数的作用就是通过判断某个值是否存在于df对象中来构造出列表对象，使用的是列表推导式的实现方式 。那么最后的结果就是df对象里面这一列的数据，会被该匿名函数所生成的数据给替换 。
以上就是关于“Python函数apply有什么用？Python中如何使用apply函数”的全部内容了，希望对你有所帮助 。
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