6 使用高階函式處理值
本章介紹
■ 使用元組選項和列表
■ 為型別寫高階函式
■ 在 f# 中使用自動泛型化
■ 組合函式與偏應用
在前面的章節中，我們介紹了最常用的函式值。你已經看到這些值如何被構造，以及如何使用模式匹配來處理它們。像這樣顯式表示所有邏輯可能是冗長乏味的，特別是如果這個型別具有複雜的結構。
由乙個或幾個簡單值組成的值的型別包括前一章介紹的元組，和第 3 章介紹的列表。一般情況下，元組由幾種型別的值組成，每個型別只包含乙個值。選項可以包含零或乙個值，列表包含任意有限數量的元素。當處理這些組合值時，經常要將某個操作應用於基礎值。這樣做涉及到週期性和樣板任務，把組合值分解到它的元件，在應用操作之後，再重建它。
在本章中，我們將看到如何以更容易的方式處理值。通過寫函式來執行此操作，我們從值的基礎結構抽象，並且可以是簡單的引數化，以執行特定操作，對值的某個部分。我們會看到這種做法比顯式使用匹配模式更簡明。
我們將首先從技術角度看看高階和泛型函式，為討論值處理提供背景。然後，將為到目前為止討論過的所有值，討論有關處理函式，並**不同種類的值的處理函式之間的關係。
使用函式處理陣列 高階函式 js
函式式程式設計 和lisp這種純粹的函式式程式設計不一樣，js可以實現其為函式式程式設計 計算乙個陣列的平均值 定義乙個用於計算和的函式 var sum function x,y 初始化將要處理的資料 var data 23,34,324,34,45,123,56,23 var mean data....
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存在缺失值nan,並且是np.nan 2 替換缺失值 fillna value,inplace true value 替換成的值 3如果缺失值沒有使用nan標記，比如使用 讀取電影資料 判斷是否全不為空,如果沒有空返回true,否則flase np.all pd.notnull movie 不修改原...
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pandas的缺失值型別 應用replace實現資料的替換 應用dropna實現缺失值的刪除 應用fillna實現缺失值的填充 應用isnull判斷是否有缺失資料nan判斷是否為空pd.isnull df 為空pd.notnull df 不為空處理方式1 存在缺失值nan，並且是np.nan a 刪...