Python中的lambda和apply用法及说明

#单个参数的：
g = lambda x : x ** 2
print g(3)
"""
9
"""
#多个参数的：
g = lambda x, y, z : (x + y) ** z
print g(1,2,2)
"""
9
"""

map( lambda x: x*x, [y for y in range(10)] )

def sq(x):
    return x * x
 
map(sq, [y for y in range(10)])

a = [1, 2, 3]

f = lambda x : x + 1

map(f, a)

map( lambda x : x + 1, [1, 2, 3] )

a = [1, 2, 3]
r = []
for each in a:
    r.append(each+1)

   def function(a,b):  
        print(a,b)  
    apply(function,('good','better'))  
    apply(function,(2,3+6))  
    apply(function,('cai','quan'))  
    apply(function,('cai',),{'b':'caiquan'})  
    apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'})  

#函数应用和映射
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['utah','ohio','texas','oregon'])
print(df)
"""
               b         d         e
utah   -0.667969  1.974801  0.738890
ohio   -0.896774 -0.790914  0.474183
texas   0.043476  0.890176 -0.662676
oregon  0.701109 -2.238288 -0.154442
"""
 
#将函数应用到由各列或行形成的一维数组上。DataFrame的apply方法可以实现此功能
f=lambda x:x.max()-x.min()
#默认情况下会以列为单位，分别对列应用函数
t1=df.apply(f)
print(t1)
t2=df.apply(f,axis=1)
print(t2)
 
"""
b    1.597883
d    4.213089
e    1.401566
dtype: float64
utah      2.642770
ohio      1.370957
texas     1.552852
oregon    2.939397
dtype: float64
"""
 
#除标量外，传递给apply的函数还可以返回由多个值组成的Series
def f(x):
    return pd.Series([x.min(),x.max()],index=['min','max'])
t3=df.apply(f)
#从运行的结果可以看出，按列调用的顺序，调用函数运行的结果在右边依次追加
print(t3)
 
"""
            b         d         e
min -0.896774 -2.238288 -0.662676
max  0.701109  1.974801  0.738890
"""
 
#元素级的python函数，将函数应用到每一个元素
#将DataFrame中的各个浮点值保留两位小数
f=lambda x: '%.2f'%x
t3=df.applymap(f)
print(t3)
"""
            b      d      e
utah    -0.67   1.97   0.74
ohio    -0.90  -0.79   0.47
texas    0.04   0.89  -0.66
oregon   0.70  -2.24  -0.15
"""
 
#注意，之所以这里用map,是因为Series有一个元素级函数的map方法。而dataframe只有applymap。
t4=df['e'].map(f)
print(t4)
 
"""
utah     0.74
ohio     0.47
texas   -0.66
oregon  -0.15
"""