在Python中如果想要对数据使用函数，可以借助apply(),applymap(),map() 来应用函数，括号里面可以是直接函数式，或者自定义函数（def）或者匿名函数（lambad）

1、当我们要对数据框（DataFrame）的数据进行按行或按列操作时用apply()

df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=1)

#axis=1，表示按行对数据进行操作#从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按行找最大值和最小值计算，每一行输出一个值

0    4 1    7 2    4 dtype: int64

df1.apply(lambda x :x.max()-x.min(),axis=0)

#默认参数axis=0,表示按列对数据进行操作#从下面的结果可以看出，我们使用了apply函数之后，系统自动按列找最大值和最小值计算，每一列输出一个值

sales1     4 sales2    12 dtype: int64

2、当我们要对数据框（DataFrame）的每一个数据进行操作时用applymap()，返回结果是DataFrame格式

df1.applymap(lambda x : 1 if x>0 else 0)

#从下面的结果可以看出，我们使用了applymap函数之后，#系统自动对每一个数据进行判断，判断之后输出结果

3、当我们要对Series的每一个数据进行操作时用map()

df1.sales1.map(lambda x : 1 if x>0 else 0)

#df1.sales1就是一个Series

0    0 1    1 2    1 Name: sales1, dtype: int64

4、总结：要对数据进行应用函数时，先看数据结构是DataFrame还是Series,Seriesj结构直接用map(),DataFrame结构的话再看是要按行还是按列进行操作来选择对应的函数即可~ --------------------- 

filter(function, sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回： >>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0  >>> filter(f, range(2, 25))  [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23] >>> def f(x): return x != 'a'  >>> filter(f, "abcdef")  'bcdef'

map(function, sequence) ：对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回： >>> def cube(x): return x*x*x  >>> map(cube, range(1, 11))  [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000] >>> def cube(x) : return x + x  ...  >>> map(cube , "abcde")  ['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee'] 另外map也支持多个sequence，这就要求function也支持相应数量的参数输入： >>> def add(x, y): return x+y  >>> map(add, range(8), range(8))  [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

reduce(function, sequence, starting_value)：对sequence中的item顺序迭代调用function，如果有starting_value，还可以作为初始值调用，例如可以用来对List求和： >>> def add(x,y): return x + y  >>> reduce(add, range(1, 11))  55 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10） >>> reduce(add, range(1, 11), 20)  75 （注：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+20）

lambda：这是Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数，类似与C语言中的宏，这些叫做lambda的函数，是从LISP借用来的，可以用在任何需要函数的地方：  >>> g = lambda x: x * 2  >>> g(3)  6  >>> (lambda x: x * 2)(3)  6 我们也可以把filter map reduce 和lambda结合起来用，函数就可以简单的写成一行。 例如 kmpathes = filter(lambda kmpath: kmpath,                   map(lambda kmpath: string.strip(kmpath), string.split(l, ':')))               看起来麻烦，其实就像用语言来描述问题一样，非常优雅。 对 l 中的所有元素以':'做分割，得出一个列表。对这个列表的每一个元素做字符串strip，形成一个列表。对这个列表的每一个元素做直接返回操作(这个地方可以加上过滤条件限制)，最终获得一个字符串被':'分割的列表，列表中的每一个字符串都做了strip，并可以对特殊字符串过滤。