将 Args 传递给 Pandas Dataframe 应用函数的语法答案

【问题标题】：Syntax for Passing Args to a Pandas Dataframe apply function将 Args 传递给 Pandas Dataframe 应用函数的语法
【发布时间】：2016-02-24 18:11:20
【问题描述】：

如果你有

def subtract_custom_value(x, custom_value):
    return x-custom_value

然后

series.apply(subtract_custom_value, args=(5,))

有效，但无效

series.apply(subtract_custom_value, args=(,5))

都没有

series.apply(subtract_custom_value, args=(5))

我不明白他们为什么选择这种语法，因为按照“substract_custom_values”参数的顺序，5 实际上匹配“custom_value”，而不是 x，它是通过“apply”函数提供的“Series”。

因此，我想知道他们为什么选择更改顺序以便 custom_value 在 args 中排在第一位，以及为什么最后需要逗号（不添加它会破坏语法）。

提前致谢

【问题讨论】：

这是因为参数 arg 必须是一个序列，所以你要传递一个元组，而你的 func 的第一个参数是 Series 值，所以看起来很奇怪，如果你传递了 args=([5]) 然后这将在您传递单个元素的序列时起作用，这就是其他 2 次尝试失败的原因，因为 5 不是序列并且 (,5) 与您的参数不匹配，因为您有 2 个 args 但第一个 arg已经是 Series 值，如果您的 func 接受 3 个参数，那么它不会引发错误

【解决方案1】：

他们没有选择那样的东西。如您链接的文档中所述，args 应该是一个元组。使用元组（或其他类型的可迭代）并且它可能工作，只要其元素的数量和类型是合适的。使用不是可迭代的东西，它不会工作。使用无效的 python 语法，你会得到一个语法错误。 Python 照常营业。

现在谈谈你的例子：

【讨论】：

我知道它必须是一个元组。实际上，文档说“除了值之外要传递给函数的元组/位置参数”。所以我尝试了一些不是元组的东西来观察 apply 的行为。一旦考虑到 x，元组中的位置就不必反映方法描述中的位置，这一点并不明显。我在想它更像是其他语言中的一些构造函数（我来自java，对不起）。另外，我不习惯这种情况，所以我不知道第二种情况的语法是错误的。 @EdChum 似乎说 (,5) 可能对 3 个参数有效。谢谢
另外，我提出问题并不是为了不尊重 Pandas 的团队。我真的相信他们做出了编码选择，并且由于库中的所有内容都非常正式且合乎逻辑，这让我感到困惑。
我没有认为你的问题是不尊重的，如果我听起来像那样的话，对不起。我只是想澄清语法是语言定义的一部分，库作者对此没有发言权。我想我的观点不够清楚。
对于那些因为我的语气不清楚而可能对这个问题投反对票的人来说，这并不是为了向你解释这一点。我很高兴你帮助了我，事实上。我知道很多语言（我从来没有被正式教过，所以我会在需要时抓住/学习有用的东西，因为缺乏时间和需要强大的工具）但仍然有很大的空间来精通就我自己而言，这有时会导致这样的审讯。