Python 为什么我的代码有效（使用函数过滤数据帧）？

首先，我创建了一个带有lat-Lon输入的函数，以过滤未进入特定区域的船舶

check_devaiation_notInZone(LAT, LON)

它接受两个输入，如果船舶未进入特定区域，则返回True

check_devaiation_notInZone(LAT, LON)

其次，我得到了许多船上的数据，其中一个标题是Lat，另一个标题是CSV格式的Lon。因此，我需要将两列中的数据放入函数中，并创建另一列来存储函数的输出

我看了之后。我找到了解决方案

df1['deviation']=df1.apply（lambda行：check\u deviation\u notInZone（行['lation']，行['Longitude']），轴=1）

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但我不知道为什么它会起作用。有人能解释一下apply（）中的内容吗？

lambda函数与普通函数一样，但它没有名称，只能在定义它的地方使用

lambda row: check_devaiation_notInZone(row['Latitude'], row['Longitude'])

同：

def anyname(row):
    return check_devaiation_notInZone(row['Latitude'], row['Longitude'])

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因此，在应用程序中，您只需调用另一个函数

check_deviation_notInZone

，参数为

row['Latitude'，row['Longitude']

，对于

df1

中的每一行，运行

check_deviation_notInZone

，并使用

纬度

和

经度

列中的值，并将结果保存在

偏差
列中
axis=1
意味着在每一行而不是每一列上应用函数。为什么行['Latitude']，行['Latitude']可以引用列？函数将以“行”作为输入，但此代码中的输入是什么：df1['deviation']=df1.apply（lambda行：check\u deviation\u notInZone（行['lation']，行['Longitude']），轴=1）