Python datatable -将lambda应用于多个列

Python datatable是一个高性能的数据处理库，它提供了一种灵活且高效的方式来处理大型数据集。它可以在多个列上应用lambda函数，以实现数据的转换和计算。

Python datatable的主要特点包括：

1. 高性能：datatable使用了C++实现的底层引擎，能够快速处理大规模数据集。它采用了内存映射技术，可以在处理大型数据时减少内存占用。
2. 灵活的数据操作：datatable提供了丰富的数据操作函数和方法，可以对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作。通过应用lambda函数，可以在多个列上进行复杂的数据转换和计算。
3. 并行计算：datatable支持并行计算，可以利用多核处理器的优势，加快数据处理的速度。
4. 内置的数据类型：datatable支持多种数据类型，包括数值型、字符串型、日期型等，可以满足不同类型数据的处理需求。
5. 轻量级：datatable是一个轻量级的库，安装和使用都非常简单。

应用场景：

• 数据清洗和预处理：datatable可以快速处理大规模的数据集，清洗和预处理数据，为后续的分析和建模工作提供高效的数据基础。
• 特征工程：通过应用lambda函数，可以对数据集中的多个列进行复杂的特征工程操作，提取出更有价值的特征。
• 数据分析和建模：datatable提供了丰富的数据操作函数和方法，可以方便地进行数据分析和建模工作，如统计分析、机器学习等。

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