如何为带参数的函数向Pandas DataFrame的apply方法传参？

这个问题我之前也碰到过，核心原因是apply的args参数要求必须是可迭代类型（比如元组、列表），你直接传单个数值5不符合要求，所以触发了'*args must be an iterable'的错误。下面给你几种可行的解决办法：

方法1：将单个参数包装成元组（注意加逗号） #

因为单个元素的元组需要用逗号来标识（否则会被当成普通括号包裹的数值），所以把5放进带逗号的元组里传入args：

import pandas as pd

def foo(x, activation=3.0):
    return x * activation

# 构造测试DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3], 'col2': [4,5,6]})

# 正确传递单个参数到args
result = df.apply(foo, args=(5,))

方法2：直接用关键字参数传递（更清晰） #

你的函数参数有明确的名称activation，可以直接在apply中通过关键字参数传递，这种方式可读性更强，也不需要纠结可迭代的问题：

# 直接通过关键字参数指定activation的值
result = df.apply(foo, activation=5)

额外说明 #

如果你的函数有多个位置参数，只需要把所有参数按顺序放进元组即可，比如函数是def foo(x, a, b): return x + a + b，那么可以这样传：

result = df.apply(foo, args=(2, 3))

另外，默认情况下apply的raw=False，此时传给foo的x是pandas.Series对象；如果设置raw=True，x会变成numpy.ndarray，这个根据你的需求调整就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aperion