不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，***步总是数据分析。
这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。
一行代码定义List
定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。
下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。
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x = [1,2,3,4]
out = []
for item in x:
out.append(item**2)
print(out)
[1, 4, 9, 16]
# vs.
x = [1,2,3,4]
out = [item**2 for item in x]
print(out)
[1, 4, 9, 16]
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.Lambda表达式
厌倦了定义用不了几次的函数？ Lambda表达式是你的救星！
Lambda表达式用于在Python中创建小型，一次性和匿名函数对象， 它能替你创建一个函数。
lambda表达式的基本语法是：
lambda arguments: expression
**注意！**只要有一个lambda表达式，就可以完成常规函数可以执行的任何操作。
你可以从下面的例子中，感受lambda表达式的强大功能：
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double = lambda x: x * 2
print(double(5))
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1.2.3.Map和Filter
一旦掌握了lambda表达式，学习将它们与Map和Filter函数配合使用，可以实现更为强大的功能。
具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。
在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 （注意！list()函数只是将输出转换为列表类型）
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# Map
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda var: var*2, seq))
print(result)
[2, 4, 6, 8, 10]
1.2.3.4.5.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。
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# Filter
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))
print(result)
[3, 4, 5]
1.2.3.4.5.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。
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# np.arange(start, stop, step)
np.arange(3, 7, 2)
array([3, 5])
1.2.3.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。
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# np.linspace(start, stop, num)
np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2.0, 2.25, 2.5, 2.75, 3.0]
1.2.3.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：
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df.drop('Column A', axis=1)
df.drop('Row A', axis=0)
1.2.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。
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df.shape
(# of Rows, # of Columns)
1.2.从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，***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。
Concat，Merge和Join
如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。
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。
