Python 熊猫：将列表理解转换为使用Apply

我目前有一个带有

beautiful\u soup

列的熊猫数据框（它包含一个

BeautifulSoup

对象）。我想为几个HTML标记添加一列（例如

img

标记的数量）

例如，这是我使用列表理解的旧代码：

df['text_img_count'] = [len(x.find_all('img')) for x in df['beautiful_soup']]

但是使用

apply

应该更快，所以我想转换这段代码

我正在考虑编写一个小函数，可以将其传递到

apply

，类似于：

def get_imgs_count():

def get_tag_count(df, tag)

然后我会这样称呼它：

df['text_img_count'] = df['beautiful_soup'].apply(get_imgs_count)

get_tag_count(df, 'img')

因为我要为一堆HTML标签做这件事，所以我真的不想写太多超级相似的函数。我更喜欢这样写：

def get_imgs_count():

def get_tag_count(df, tag)

然后这样称呼它：

df['text_img_count'] = df['beautiful_soup'].apply(get_imgs_count)

get_tag_count(df, 'img')

但是我认为我不能将带有参数的函数传递给

apply

如何从列表理解转换为使用

apply

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谢谢

我会使用

functools

'部分应用程序

from functools import partial
def get_tag_count(bs, tag):
    return [len(x.find_all(tag)) for x in bs]

get_image_count = partial(get_tag_count, tag = 'img')

df['text_img_count'] = df['beautiful_soup'].apply(get_image_count)

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“但是使用apply应该更快，”你为什么这么想？事实上，我愿意承认，一个等价的列表理解将比

更快。apply

事实上，如果速度不是你想要的，你已经用

dtype=object

击中了自己的脚。在任何情况下，你都可以将参数传递给传递给

的函数。apply

，在

.apply

方法中使用关键字。不需要

部分
，
.apply
已经可以处理
函数的参数