python apply函数的用法

函数格式为：apply(func,*args,**kwargs)

用途：当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时，用来间接的调用这个函数，并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数

解析：args是一个包含按照函数所需参数传递的位置参数的一个元组，是不是很拗口，意思就是，假如A函数的函数位置为 A(a=1,b=2),那么这个元组中就必须严格按照这个参数的位置顺序进行传递(a=3,b=4)，而不能是(b=4,a=3)这样的顺序
kwargs是一个包含关键字参数的字典，而其中args如果不传递，kwargs需要传递，则必须在args的位置留空

apply的返回值就是函数func函数的返回值

def function(a,b):
print(a,b)
apply(function,('good','better'))
apply(function,(2,3+6))

输出结果：

('good', 'better')

(2, 9)

Python filter() 函数

语法

以下是 filter() 方法的语法:

filter(function, iterable)

参数

function -- 判断函数。
iterable -- 可迭代对象。

返回值

返回列表。

python -- lambda表达式

lambda表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数。

lambda所表示的匿名函数的内容应该是很简单的，如果复杂的话，干脆就重新定义一个函数了，使用lambda就有点过于执拗了。

lambda就是用来定义一个匿名函数的，如果还要给他绑定一个名字的话，就会显得有点画蛇添足，通常是直接使用lambda函数。如下所示：

add = lambda x, y : x+y add(1,2) # 结果为3

Python axis

投票最高的答案揭示了问题的本质：

其实问题理解axis有问题，df.mean其实是在每一行上取所有列的均值，而不是保留每一列的均值。也许简单的来记就是axis=0代表往跨行（down)，而axis=1代表跨列（across)，作为方法动作的副词（译者注）

换句话说:

使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法
使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法

下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义:

axis参数作用方向图示

另外，记住，Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释：

轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。

所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值，而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。