python高效代码整理

#一行代码定义list

numbers=[1,2,3,4,5]
doubled_odds=[]
for n in numbers:
    if n%2==1:
        doubled_odds.append(n*2)
##简便方法
doubled_odds=[n*2 for n in numbers if n%2==1]
print(doubled_odds)

#Lambbda 表达式

Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象，它能替你创建一个函数。

double = lambda x: x * 2
print(double(5))

#Map和Filter

具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 （注意！list()函数只是将输出转换为列表类型）

##Map
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda var: var*2, seq))
print(result)

Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集.

##Filter
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))
print(result)

Arange和Linspace

Arange返回给定步长的等差列表。它的三个参数start、stop、step分别表示起始值，结束值和步长， 请注意！stop点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。

# np.arange(start, stop, step)
np.arange(3, 7, 2)

#输出 array([3, 5])

Linspace以指定数目均匀分割区间，所以给定区间start和end，以及等分分割点数目num，linspace将返回一个NumPy数组。

# np.linspace(start, stop, num)
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2.0,  2.25,  2.5,  2.75, 3.0]

Axis代表什么？

在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。我们用删除一列（行）的例子：

df.drop('Column A', axis=1)
df.drop('Row A', axis=0)

如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0。

df.shape
(# of Rows, # of Columns)

从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。

df.shape
(# of Rows, # of Columns)

Concat，Merge和Join

Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。

Pandas Apply

Apply是为Pandas Series而设计的。如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。
Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！

df = pd.DataFrame([[4, 9],] * 3, columns=['A', 'B'])
 df
   A  B
0  4  9
1  4  9
2  4  9

df.apply(np.sqrt)
     A    B
0  2.0  3.0
1  2.0  3.0
2  2.0  3.0

df.apply(np.sum, axis=0)
A    12
B    27

df.apply(np.sum, axis=1)
0    13
1    13
2    13

Pivot Tables

非常智能地将数据按照“Manager”分了组

pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"])

或者也可以筛选属性值

pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"])

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