采用lambda和apply函数的组合可以很方便地对pandas的dataframe的列和行进行数值操作，效率要比for循环快很多。
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1. lambda函数简介
基本形式：lambda x: func(x)
理解：以分号为分界线，左边是输入的变量，右边是对变量进行的操作。也可以将lambda表达式进行定义，如f = lambda x: x+2，方便后续调用。
常见形式比如：
lambda x: x * x # 输入数值型x，获取其平方lambda x, y: x + y #输入数值型x和y，获取两者之和lambda s: s[0:-2] #输入字符串s，截取除最后两位外的其他字符lambda d: '%.2f'%d # 输入数值型d，对其进行格式化操作，保留两位小数
简单应用：
f = lambda a, b: a ^ 2 + b ^ 2f(1, 2)Out[34]: 7
2. 利用apply函数和lambda函数应用于dataframe中
利用lambda和apply函数结合，可以对dataframe的一行或者一列进行操作，基本用法如下
df['new_col'] = df['col'].apply(lambda x: x+2)
可以看出此时是针对一列数据进行的操作，传入的参数是一个series，具体操作可以根据lambda函数进行调整。
此时，如果想要对dataframe的多个列进行同时操作，可以将整个dataframe作为参数传入，同时设置axis=1来指定是对列进行的操作（同理设置axis=0是对行向量进行操作），基本用法如下：
df['new_col'] = df.apply(lambda x: x['a'] + x['b'] - x['c'], axis=1)
简单应用：
def self_sum(a, b): return a ^ 2 + b ^ 2df['sum'] = df.apply(lambda x: self_sum(x['from'], x['to']), axis=1)
完结撒花~
参考资料：
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html?highlight=apply#pandas.DataFrame.apply
https://blog.csdn.net/weixin_40659838/article/details/95174513
作者：王叽叽的小心情
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来源：简书
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