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Python lambda函数，又称匿名函数，与我们使用def…语句创建的函数不同，可以命名函数，lambda函数不需要名称。当需要一个快速且不需要经常重复使用的（通常是一个小的）函数时，它非常有用。单独使用Lambda函数可能没有太多意义。lambda函数的价值在于它在哪里与另一个函数（例如map()或filter()）一起使用。
lambda函数介绍
lambda函数：
- 不需要名字
- 可以接受任意数量的参数
- 仅返回1个表达式
让我们看一个普通def函数与lambda函数的示例。我们创建一个函数来计算一个值的平方。
图1
lambda是匿名函数。在上面的示例中，我为它指定了一个名称lambda_sq，但是lambda函数语法实际上不需要名称。
lambda 参数: 表达式
map()函数介绍
map()函数基本上对迭代器（例如列表或元组）中的每个项运行特定的函数。例如，计算1-10之间数字的平方。首先创建一个平方函数，它返回给定数字的平方。然后，创建一个包含从1到10的数字的列表。注意，下面的代码输出——a是一个map对象，它是一个迭代器，可以使用list(a)将其转换为一个列表。
图2
在本示例中，必须预先定义一个计算数字平方的函数。假设这个square()函数只被map函数使用一次，然后就不再使用了。在这种情况下，最好使用lambda函数来计算平方。下面是使用lambda函数的相同示例。
图3
filter()函数介绍
filter()函数类似于map()，然而，map()在一个迭代器上执行一个特定的函数，并返回该迭代器中的每个元素。而filter()只返回一个函数返回True的元素。让我们看一个例子，有一个包含数字1-20的列表，只想返回奇数。首先，我们创建一个包含1-20的值的列表。
图4
然后，让我们定义一个函数来检查输入是否为奇数，如果给定的数字为奇数，该函数将返回True。
图5
现在让我们先用map()函数试试，看看我们得到了什么。
图6
正如所料，map()函数接受is_odd（），并应用于每一项（1-20），返回的值是一个包含True或False的迭代器，这是is_odd()返回的值。
当我们使用filter()替换map()时，我们得到的是：
图7
同样，这应该是filter()函数“筛选”列表并返回is_odd()返回为True的元素。
了解了lambda、map和filter，下一步做什么？
pandas数据框架中的任何列（即pandas系列）都是迭代器，因此可以在pandas数据框架上使用上述相同的技术！后续我们将讲解如何创建一些复杂的计算列。
注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
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