python中reduce函数的用法

Python的reduce函数是一个比较常用的函数，它主要是用于对给定的可迭代对象执行一个二元操作，将序列化为单个值。

在 Python 中使用 reduce 函数可以向一个可迭代对象的所有元素执行指定的操作，最终仅返回一个单独的结果。本文将介绍reduce函数的用法，包括如何使用lambda表达式、numpy库和pandas库。

## reduce函数的基本用法

reduce函数的基本语法如下：

reduce(function, iterable[, initializer])

其中，函数 function 是一个二元操作函数，该函数接受两个参数并返回一个结果。iterable 是一个可迭代对象。initializer是可选的。reduce函数会从序列的第一个元素开始，适用 function 函数接受第一个和第二个元素，接着从第二个元素开始继续，并以此类推，连续调用 function 函数执行操作。

下面我们举个例子来说明reduce函数的基本用法。

from functools import reduce

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

def func_1(x, y):
    return x + y

result = reduce(func_1, my_list)

print(result)

在上面的例子中，我们定义了一个my_list列表，然后定义了一个函数func_1，该函数将两个输入参数相加，并返回相加的结果。最后，我们使用reduce函数对my_list列表进行累加操作，并将结果保存在result变量中。打印该变量可以得到15。

当然，我们也可以使用lambda表达式写个累加方法。

from functools import reduce

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

result = reduce(lambda x, y : x + y, my_list)

print(result)

使用lambda表达式的reduce函数调用方式和使用函数的一致，可以看到最后的结果和上面一样。

如果我们的累加值加上一个初始值，可以在reduce函数的第三个参数处指定。

from functools import reduce

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

result = reduce(lambda x, y : x + y, my_list, 10)

print(result)

最后输出的结果是25，因为我们初始值是10，将原来列表的累加结果10加上。

## numpy库中使用reduce函数的用法

如果我们想在NumPy数组上使用reduce函数，可以使用NumPy库中的np.reduce()函数。这个函数和Python中的reduce函数基本上是一样的，可以在一个 NumPy 数组上执行指定的二元操作，并返回一个单一的结果。

下面我们来看一个NumPy数组使用reduce函数的例子。

import numpy as np

my_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

result = np.reduce(lambda x, y : x + y, my_arr)

print(result)

在上面的例子中，我们使用NumPy数组作为输入，并使用lambda表达式对这个数组进行累加。最后我们得到的结果是15，和我们前面Python的reduce函数求和的结果是一样的。

## pandas库中使用reduce函数的用法

pandas库同样支持reduce函数，可以用于DataFrame对象。在pandas中，我们可以使用DataFrame.apply()函数和DataFrame.pipe()函数调用reduce()。

下面我们来看一个pandas.DataFrame对象使用reduce的例子。

import pandas as pd

data = {
  'a': [1, 2, 3, 4, 5],
  'b': [7, 8, 9, 10, 11],
  'c': [22, 33, 44, 55, 66],
  'd': [0, 1, 0, 1, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)

result = df.apply(lambda x : x.sum())

print(result)

在上述例子中，我们创建了一个DataFrame对象。然后，我们使用lambda表达式对每一列进行累加操作。apply()函数返回了一个Series对象，包含了每个列的加和。可以看到产生了下面的输出：

a    15
b    45
c    220
d    2
dtype: int64

另一个 pandas 工具- DataFrame.pipe()函数，可以容易地执行一系列函数，并在最后将结果传递给reduce(). 下面我们通过DataFrame.pipe()函数调用reduce函数，对数据进行操作。

import pandas as pd

data = {
  'a': [1, 2, 3, 4, 5],
  'b': [7, 8, 9, 10, 11],
  'c': [22, 33, 44, 55, 66],
  'd': [0, 1, 0, 1, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)

result = (
  df
  .pipe(lambda df: df.loc[df['d'] == 1])
  .pipe(lambda df: df.apply(lambda x: x.sum()))
)

print(result)

在上述例子中，我们使用了DataFrame.pipe()函数对数据进行操作。首先，我们从 DataFrame 中选择 'd'列等于 1的行。接着，我们对新的 DataFrame 调用apply()函数，使用lambda表达式对每个列进行累加。我们最后得到了包含每个列累加和的 Series 对象。我们可以看到代码产生了下面的输出：

a    6
b    18
c    88
d    2
dtype: int64

以上例子演示了如何使用reduce()函数在 pandas DataFrame 上执行操作。

## 小结

- reduce函数是Python中很常用的函数，它用于对给定的可迭代对象执行一个二元操作，将序列化为单个值。

- reduce函数的语法如下： reduce(function, iterable[, initializer]).

- 可以使用函数或lambda表达式对可迭代对象进行累加。在NumPy和pandas库中，也可以使用reduce函数。

本文介绍了Python语言中reduce函数的用法，包括了如何使用lambda表达式、numpy库和pandas库，希望能够帮助你更好地理解reduce函数的用法。