第二章数据分析简介

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lambda:

• lambda是一个表达式，也可以说是一个匿名函数。
• lambda [ arg1 [arg2, arg3, … argN] ] : expression，lambda右侧的表达式冒号左边为参数值，右边为计算表达式。例如：对两个数进行求和。

p = lambda x, y: x + y

2.创建字典的三种方法：

• d = {‘today‘: 20, ‘tomorrow‘: 30}
• dict([[‘today‘, 20], [‘tomorrow‘, 30]])
• dict.fromkeys([‘today‘, ‘tomorrow‘], 20, 30)

3.集合：

• s = {1, 2, 2, 3}　　　　# 注意2会自动去重，得到{1, 2, 3}
• s = set([1, 2, 2, 3])　　# 得到{1, 2, 3}

4.集合的一些运算：

• a = t | s　　# t和s的并集
• b = t & s　  # t和s的交集
• c = t - s　　# 求差集（在t中不再s中）
• d = t ^ s　　# 对称差集（在t或s中，但不会同时在两者中）

5.map():(1)列表a = [1, 2, 3]，给列表每个元素加2得到b。

a = [1, 2, 3]

b = map(lambda x: x+2, a)

b = list(b)

 在3.x需要b = list(b)这一步，因为map函数仅仅是创建一个待运行的命令容器，只有其他函数调用它的时候才会返回结果。

(2)map()接受多参数：map(lambda x, y: x*y ,a, b)表示将a, b两个列表元素对应相乘。

6.reduce():

reduce()有点像map()，但map()函数用于逐一遍历，reduce()函数用于递归计算。

reduce(lambda x, y: x*y, range(1, n+1))

 reduce命令首先将列表的前两个元素作为函数的参数进行运算，然后将运算结果与第三个数字作为函数的参数，然后将运算结果与第四个数字作为函数的参数......依次类推，直到列表结束。用循环命令即为：

s = 1
for i in range(1, n+1):
    s = s * i

 在2.x中，上述函数可直接使用，在3.x中，reduce()函数置于fuctools库中，通过

from fuctools import reduce

7.filter():

filter()是一个过滤器，用来筛选列表中符合条件的元素，例如：

b = filter(lambda x: x > 5 and x < 8, range(10))
b = list(b)            # 结果为[6, 7],在3.x中需要这一步，2.x不需要

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原文地址：http://www.cnblogs.com/keye/p/7717577.html