map函数和lambda函数

import collections
import math


#map 函数
print('实例，获得两个列表上对应位置上的最小值')
l1=[1,3,4,5]
l2=[4,5,8,6]
mins = map( min, l1, l2)   #可以有效的避免for循环，比如比较列表中的相对应的最小值
print('mins: ',mins)  #此时并不能打印出mins的具体内容，这只是一个算法，要想答应，还要进行进一步访问
#print('list(mins): ',list(mins))
print('真好看')
for i in mins:
    print (i)
print('真好看')
print('实例，对列表的元素进行平方根操作')
squared=map(math.sqrt,l2)
print(squared)
print(list(squared))


#匿名函数 lambda
 
#有时候map中的函数可以是自己定义的，亦可以是自带的
import collections
import math

#匿名函数 lambda
my_fun=lambda a,b,c:a*b     #返回a*b
print(my_fun)
print(my_fun(1,3,2))
print('lambad结合mep：')
l1=[1,3,5,7,9]
l2=[2,4,6,8,10]
result=map(lambda x,y:x*2+y,l1,l2) #x*2+y 是函数体,x,y是变量  li l2是往里输入的量,不能直接map(x*2+y,l1,l2) 要用lambda
print(list(result))

print(l1*2+l2)
#print(list(resul))

#通过map操作添加category名称列 即在category中是个字典比如{1：'yy',2:'ll',3:'kk'} video_df中有1，2，3这些索引。那么在video_df中添加一行。内容是category中对应的内容。详见本人联系第三个的大练习

video_df['category']=video_df['category_id'].map(category_dict)