1、filter 是通過生成 true 和 false 組成的迭代器將可迭代物件中不符合條件的元素過濾掉；而 map 返回的則是 true 和 false 組成的迭代器。
>>> res1 = map(lambda n: n > 5, range(10))
>>> lt1 = list(res1)
>>> print(lt1)
[false, false, false, false, false, false, true, true, true, true]
>>> res2 = filter(lambda n: n > 5, range(10))
>>> lt = list(res2)
>>> print(lt)
[6, 7, 8, 9]
2、 用lamda表示式和map函式對資料進行整理。
原來的資料為：ac
ebdb
cabc
dabb
caba
bcea
bcac
e
#使用apriori演算法挖掘菜品訂單關聯規則
from __future__ import print_function
import pandas as pd
# from apriori import * #匯入自行編寫的apriori函式
inputfile = '../data/menu_orders.xls'
outputfile = '../tmp/apriori_rules.xls' #結果檔案
data = pd.read_excel(inputfile, header = none)
print(type(data))
print(u'\n轉換原始資料至0-1矩陣...')
ct = lambda x : pd.series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #轉換0-1矩陣的過渡函式
b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式執行
# print(list(b))
# print(pd.dataframe(list(b)))
data = pd.dataframe(list(b)).fillna(0) #實現矩陣轉換，空值用0填充
print(list(b))
print(data)
print(u'\n轉換完畢。')
下面解釋一下lamda表示式，lamda x,一開始這個x是輸入x為變數。
之後那個pd.series(1, index = x[pd.notnull(x)])是返回值（lamda相當於匿名函式）
data.as_matrix（）是把dataframe型別轉換為ndarray型別，也就是矩陣型別，我們來看看有什麼區別：
print(data)輸出如下
0 1 2 3
0 a c e nan
1 b d nan nan
2 b c nan nan
3 a b c d
4 a b nan nan
5 b c nan nan
6 a b nan nan
7 a b c e
8 a b c nan
9 a c e nan
print(data.as_matrix())輸出如下
[['a' 'c' 'e' nan]
['b' 'd' nan nan]
['b' 'c' nan nan]
['a' 'b' 'c' 'd']
['a' 'b' nan nan]
['b' 'c' nan nan]
['a' 'b' nan nan]
['a' 'b' 'c' 'e']
['a' 'b' 'c' nan]
['a' 'c' 'e' nan]]
print(pd.dataframe(list(b)))輸出如下
a c e b d
0 1.0 1.0 1.0 nan nan
1 nan nan nan 1.0 1.0
2 nan 1.0 nan 1.0 nan
3 1.0 1.0 nan 1.0 1.0
4 1.0 nan nan 1.0 nan
5 nan 1.0 nan 1.0 nan
6 1.0 nan nan 1.0 nan
7 1.0 1.0 1.0 1.0 nan
8 1.0 1.0 nan 1.0 nan
9 1.0 1.0 1.0 nan nan
ct = lambda x : pd.series(1, index = x[pd.notnull(x)]) #轉換0-1矩陣的過渡函式
b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式執行
這兩行到底什麼意思呢？series是乙個類似於字典的類，series的第乙個引數可以是字典也可以是陣列，也可以是值，第二個引數就是index，也就是字典中鍵，就是什麼鍵，對應前面輸入的什麼值，個數要一樣對應，如果鍵的個數比值的個數多，是不是後面的鍵賦值為none?如果值的個數比鍵的個數多，是不是會報錯？這裡筆者沒有嘗試，有興趣朋友可以查一查。
pd.notnull(x)就會輸出乙個dataframe，如下
a=[['a','b','a','c',none],['b','b','c']]
a=pd.dataframe(a)
print(pd.notnull(a))
0 1 2 3 4
0 true true true true false
1 true true true false false
值得一提的是：如果當乙個矩陣的整體去用，是沒有意義的，必須提取出來一行行或者一列列去用。
還有一點，a[3]其實指的是dataframe a 的第四列。不是第四行
print(a[pd.notnull(a)])
print(a[3][pd.notnull(a[3])])
0 1 2 3 4
0 a b a c nan
1 b b c nan nan
0 c
name: 3, dtype: object
b = map(ct, data.as_matrix()) #用map方式執行
這裡，data.as_matrix()每次把一行資料傳入,lamda表示式，作為x，然後提取出這一行不為空值的字元作為鍵，每乙個鍵對應的值都賦值1，相當於第一行為a:1,c:1,e:1,第二行b:1,d:1，然後最重要的是，用map把每一行得到的series合併起來，最終生成了乙個有空缺值的dataframe，（輸出在之前），最後再進行填0操作。
data = pd.dataframe(list(b)).fillna(0) #實現矩陣轉換，空值用0填充，輸出如下
print(data)
a c e b d
0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0
1 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0
2 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0
3 1.0 1.0 0.0 1.0 1.0
4 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
5 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0
6 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
7 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0
8 1.0 1.0 0.0 1.0 0.0
9 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0
所以多用dataframe，比較方便
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