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IT技术函数

Python中的常用内置函数有哪些呢？（1）Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数 。它只是一个表达式 ， 函数体比def简单很多 。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了 。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块 。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去 。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多 。
（2）Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素 。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简 。
（3）Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数 。举个例子 ， 当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时 ， 即可使用reduce函数实现 。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数 。
（4）enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中 。
它的两个参数 ， 一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号 。
（5）Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组 ， 然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同 。
Python气象数据处理进阶之Xarray(5)：数据整合（分组，合并...）这部分同pandas的gorupby函数基本相同，实现对数据的分组归类等等 。
split·将数据分为多个独立的组 。
apply·对各个组进行操作 。
combine·将各个组合并为一个数据对象 。
创建一个dataset
我对官网的例子加以修改以便更好的理解 。
解释下数据结构，创建了一个二维数据u(lat, lon) ， 坐标数据为latitude 和country，强调一下这里创建的是dataset,而不是dataArray ， 分不清的可以再看看本系列的第一篇文章 。坐标数据不等于u的坐标 。创建coords部分都指明了latitude 和 country 都是针对lat的扩展 。
我们可以这样理解，对于纬度的分类，我们可以按纬度的大小分，也就是"latitude": [10, 20, 30, 40] ； 我们也可以对纬度所在的国家分，"country": ("x", list("abba")，那比如我们想求某个国家的数据的平均时就十分方便 。
下边我们进行分组：
说明第0和第4个数是国家a的 ， 第2和第3是国家b的 。
.groups换成.mean() 则就是对分组求平均，以此类推 。
必须添加一个list才可以将其分类结果打印出来 。直接打印DatasetGroupBy object是不能输出结果的 。
那么针对经纬度的坐标的分组怎么实现呢 ， 比如说选出区间在多少到多少之间的？
.groupby_bins() 函数可以解决这一问题 。
还是这个数据，"latitude": [10, 20, 30, 40]
那我们想以25为界 ， 分为两组，0-25，25-50
在进行了分组后 ， 要对各个分组进行计算 。
我们先从dataset 中取出 u 这个dataarray
比如是实现前边提到的按国家进行数据平均,或者标准化
也可以通过map()函数使用一些自定义的函数，比如说标准化，
这个用法是官方提供的，但是我的Xarray版本过低，还不支持这种用法(Xarray会定期更新 ， 以至于可能我介绍过的一些方法有了更简便的操作，大家可以在评论区留言) 。
强调一句 ， Xarray官方的更新是比较快的，很可能我写在这里的函数官方又给出了更新的版本，但是我没办法做到时刻与官方最新同步，所以如果遇到问题 ， 最好的解决办法还是去查阅官方文档的对应部分 。
Python如何将多行数据合并成一行1、新建一个将两个列表组合成一个列表 。
2、中文编码声明注释python整合数据函数：#coding=gbk 。
3、定义度两个列知表，分别道是s1和s2 ， 并且赋值 。
4、使用回 号将两个列表组合成一个 。
5、使用print()函数输出s3 。
6、运行脚本，输出新组合出答来python整合数据函数的列表 。
注意事项：
Python@用做函数python整合数据函数的修饰符 ， 可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行回，不允许和函数定义在同一行 。
一个修饰符就是一个函数 ， 它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西 。
在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的答时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象 。
python中有将两列数据合并为一列数据的函数么有，要用apply函数 。一种方式：
def my_test(a, b):
return ab
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series 。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向
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