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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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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：
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请注意，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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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。 请注意，list()函数只是将输出转换为列表类型。
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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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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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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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Axis代表什么？
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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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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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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。
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）。
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Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。
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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。
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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！
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Pivot Tables
最后是Pivot Tables。 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。 下面是几个例子：非常智能地将数据按照“Manager”分了组
pd.pivot_table(df, index=["Manager", "Rep"])
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或者也可以筛选属性值
pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"])
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总结
我希望上面的这些描述能够让你发现Python一些好用的函数和概念。
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