Pythont特殊语法filter,map,reduce,apply使用方法

（1）lambda

    lambda是Python中一个很有用的语法，它允许你快速定义单行最小函数。类似于C语言中的宏，可以用在任何需要函数的地方。

基本语法如下：

函数名 = lambda args1,args2,...,argsn : expression

例如：

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1. add = lambda x,y : x + y  
2. print add(1,2)  

address_features=cleanData["Address"].apply(lambda x: logodds[x])

（2）filter

    filter函数相当于一个过滤器，函数原型为：filter(function,sequence),表示对sequence序列中的每一个元素依次执行function，这里function是一个bool函数，举例说明：

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1. sequence = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]  
2. fun = lambda x : x % 2 == 0  
3. seq = filter(fun,sequence)  
4. print seq  

以下代码就是表示筛选出sequence中的所有偶数。

filter函数原型大致如下：

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1. def filter(fun,seq):  
2.         filter_seq = []  
3.         for item in seq:  
4.                 if fun(item):  
5.                         filter_seq.append(item)  
6.         return filter_seq  

（3）map

    map的基本形式为：map(function,sequence)，是将function这个函数作用于sequence序列，然后返回一个最终结果序列。比如：

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1. seq = [1,2,3,4,5,6]  
2. fun = lambda x : x << 2  
3.   
4. print map(fun,seq)  

map的函数源代码大致如下：

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1. def map(fun,seq):  
2.         mapped_seq = []  
3.         for item in seq:  
4.                 mapped_seq.append(fun(item))  
5.         return mapped_seq  

（4）reduce

     reduce函数的形式为：reduce(function,sequence,initVal)，function表示一个二元函数，sequence表示要处理的序列，而initVal表示处理的初始值。比如：

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1. seq = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]  
2. fun = lambda x,y: x + y  
3.   
4. print reduce(fun,seq,0)  

表示从初始值0开始对序列seq中的每一个元素累加，所以得到结果是55

reduce函数的源代码大致如下：

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1. def reduce(fun,seq,initVal = None):  
2.         Lseq = list(seq)  
3.         if initVal is None:  
4.                 res = Lseq.pop(0)  
5.         else:  
6.                 res = initVal  
7.         for item in Lseq:  
8.                 res = fun(seq,item)  
9.         return res  

（5）apply

             apply是用来间接地代替某个函数，比如：

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1. def say(a,b):  
2.         print a,b  
3.   
4. apply(say,(234,'Hello World!'))