8 个 Python 高效数据分析技巧
以下是 8 个使用 Python 进行数据分析的方法，能够提升运行效率，并使代码更加简洁。
一行代码定义 List
定义列表时，使用 For 循环较为繁琐，Python 提供了列表推导式可以在一行代码中解决。
x = [1, 2, 3, 4]
out = [item**2 for item in x]
print(out) # [1, 4, 9, 16]
Lambda 表达式
Lambda 表达式用于创建小型、一次性匿名函数对象。
lambda arguments: expression
示例：
double = lambda x: x * 2
print(double(5)) # 10
Map 和 Filter
Map 对列表中每个元素执行操作并转换为新列表；Filter 返回符合布尔规则的元素子集。
# Map
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda var: var*2, seq))
print(result) # [2, 4, 6, 8, 10]
# Filter
seq = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(filter(lambda x: x > 2, seq))
print(result) # [3, 4, 5]
