今天做题的时候发现了lambda表达式，就去网上搜了搜，这么说吧，lambda表达式算是python一种比较方便的语法了，主要作用是代替简单的函数，免去了编写函数的烦恼，语法也更加地简洁。下面就简单介绍一下lambda的使用场景。从本质上来讲，lambda是一个函数，可以接受参数输入。
下面附上所搜到的知识点，详情请看python 之lambda表达式 - 知乎 (zhihu.com)
lambda 基础用法
lambda表达式的基础用法，做简单的加减乘除，或者格式修改操作。
funca = lambda x: x+1
funca(2)
out:3lambda和if结合使用
lambda表达式既然和函数一样那么也可以用逻辑控制流，用if去做判断，返回我们想要的东西。
funcb = lambda x:x+1 if x==1 else 0
funcb(1)
out:2
funcb(2)
out:0lambda表示式和for循环结合使用
跟if不一样，lambda表达式里用for循环会报错，但是也可以for循环一起用，只不过比较复杂，用了for循环生成的是一个由函数组成的列表。
funcc = [lambda x: x+j for j in range(5)]
[f(1) for f in funcc]
out:[5, 5, 5, 5, 5]但是从上面的输出来看，又让人非常困惑，为什么全都是5，而不是[1,2,3,4,5]。这里需要解释的是：这个循环控制了输出五个lambda函数，但是每个函数都是执行到循环的最后一步，也就是说x+j实际上和x+4是等价的，每个函数都一样。
lambda表达式的嵌套使用
这个虽然说也有用的，但是可读性特别差，尽量避免使用，毕竟用lambda表达式是为了简单，这么用实在是让人捉摸不透。还是举个例子：
funcd = lambda: lambda x: x + 5
funcdd = funcd()
funcdd(3)
out:8看完你应该也觉得没有任何意义吧。
lambda表达式和map函数结合使用
我估计这个是最常用的使用方法，因为map本身的作用就是对一个list套用一个方法。来看例子。
list1 = list(map(lambda x: x**2,[1,2,3,4]))
out: [1, 4, 9, 16]
lambda表达式和filter函数结合使用
这个是另一个比较重要的应用场景就是筛选出来符合条件的数据。
list2 = list(filter(lambda x:x<=4,[2,3,4,5]))
out:[2, 3, 4]
lambda表达式用于pandas
pandas里的apply函数，可以用自己编写的lambda表达式这 个是非常方便的，也是经常使用，举一个小数转化为百分比的案例吧。
#先生成一个5行一列的dataframe
pd_1 = pd.DataFrame([round(np.random.random(),2) for _ in range(5)])
#数据长这样
0
0 0.95
1 0.62
2 0.04
3 0.61
4 0.77
#接下来转换
pd_2 = pd_1[0].apply(lambda x: '{:.0%}'.format(x))
out:
0 95%
1 62%
2 4%
3 61%
4 77%通过以上例子，我们发现，lambda的使用大量简化了代码，使代码简练清晰。