print(result)
[2, 4, 6, 8, 10]
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。
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))
print(result)
[3, 4, 5]
4
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(3, 7, 2)
array([3, 5])
Linspace和Arrange非常相似，但略有不同。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。
这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2.0, 2.25, 2.5, 2.75, 3.0]
5
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。但为什么呢？ 回想一下Pandas中的shape。
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。
6
Concat，Merge和Join
如果您熟悉SQL，那么这些概念对你来说可能会更容易。 无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。 在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。
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。
7
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
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