Pandas中使用函数作为map函数的参数时为什么不用传入函数的参数的问题解答
最近在学习pandas，在使用map函数的时候，对函数作为map函数的参数时不传入使用函数的参数的问题一直困扰着我，就查了一下为什么不用传入参数，在这里记录一下这个问题
拿以下代码举例说明：
import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) def square(x): return x ** 2 result = s.map(square) print(result)
# 输出:
# 0 1
# 1 4
# 2 9
# 3 16
# dtype: int64
这个问题涉及到Python中函数作为参数传递时的概念，以及map函数的工作原理。
首先，我们要明确一点：在Python中，函数本身是一个对象，它可以被赋值给变量，可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值从函数中返回。
当你将square函数作为map函数的参数时，你实际上是在传递square函数对象本身，而不是调用它（即不是执行square(x)这样的操作）。
map函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数。它遍历可迭代对象中的每个元素，将每个元素作为参数传递给函数，并收集函数的返回值。在这个过程中，map函数负责调用你提供的函数，并传入必要的参数（即可迭代对象中的元素）。
因此，当你写s.map(square)时，你并没有直接调用square函数，也没有在调用时显式地写入参数。相反，你告诉map函数：“对于s中的每个元素，都请调用square函数，并将该元素作为参数传递给square函数。”
这里是如何工作的详细解释：
s是一个pandas Series对象，它包含了一些元素（在这个例子中是整数）。
square是一个函数，它接受一个参数x并返回x的平方。
当你调用s.map(square)时，pandas会遍历s中的每个元素。
对于s中的每个元素e，pandas都会调用square(e)，其中e是当前遍历到的元素。
square(e)的结果（即e的平方）被收集起来，并最终形成一个新的Series，这个新Series就是s.map(square)的返回值。
所以，虽然square函数在定义时有一个形参x，但在你调用s.map(square)时，你并不需要（也不能）直接为square函数提供参数。相反，map函数会为你处理参数传递的细节。