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函数的return 语句只能输出一个值，可以是任何类型。 因此，可以“返回一个 tuple类型，来间接达到输出多个值 ”。 例: x 除以 y 的余数与商的函数 def F1 ( x, y ): a = x % y b = (x-a) / y return ( a,b ) # 也可以写作 return a, b (c, d )= F.
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有， 要用apply函数。一种方式：
def my_test(a, b):
return a + b
df['value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['A'], row['B']), axis=1)
apply完了产生一列新的series。注意axis=1 不能漏了 ，表示apply的方向是纵向
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2018/6/10 15:00
# @File : Sum_List.py
"""
输入一个2维列表 用该函数计算每一列的和并返回一个列表
"""
def sum_each_colum(olist):
"""
计算多维数字数组每列的和,并作为一个列表的元素,最后返回这个列表
:param olist:
:return:slist
"""
slist = []
if isinstance(olist, list):
slen = len(olist[0])
for i in range(slen):
s = 0.0
for temp in olist:
if isinstance(temp[i], (int, float)):
s += temp[i]
else:
return u'不是数字，无法求和'
else:
slist.append(s)
else:
return slist
else:
return u'输入与要求不符'
if __name__ == '__main__':
alist = eval(raw_input(u'请输入一个多维数字的列表[[1,2],[3,4]]：'))
print sum_each_colum(alist)
1.长宽表的变形
什么是长表?什么是宽表?这个概念是对于某一个特征而言的。例如:一个表中把性别存储在某一个列中， 那么它就是关于性别的长表;如果把性别作为列名，列中的元素是某一其他的相关特征数值，那么这个表是 关于性别的宽表。
1.1 pivot
pivot 是一种典型的长表变宽表的函数。对于一个基本的长变宽的操作而言，最重要的有三个要素，分别是变形后的行索引、需要转到列索引的列， 以及这些列和行索引对应的数值，它们分别对应了 pivot 方法中的 index, columns, values 参数。新生成表的 列索引是 columns 对应列的 unique 值，而新表的行索引是 index 对应列的 unique 值，而 values 对应了想 要展示的数值列。
利用 pivot 进行变形操作需要满足唯一性的要求，即由于在新表中的行列索引对应了唯一的 value ，因此原 表中的 index 和 columns 对应两个列的行组合必须唯一。例如，现在把原表中第二行张三的数学改为语文就 会报错，这是由于 Name 与 Subject 的组合中两次出现 (”San Zhang”, ”Chinese”) ，从而最后不能够确定到 底变形后应该是填写 80 分还是 75 分。
pandas 从 1.1.0 开始，pivot 相关的三个参数允许被设置为列表，这也意味着会返回多级索引。这里构造一 个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成 绩、排名。
根据唯一性原则，新表的行索引等价于对 index 中的多列使用 drop_duplicates ，而列索引的长度为 values 中的元素个数乘以 columns 的唯一组合数量(与 index 类似)。
1.2 pivot_table
pivot 的使用依赖于唯一性条件，那如果不满足唯一性条件，那么必须通过聚合操作使得相同行列组合对应 的多个值变为一个值。例如，张三和李四都参加了两次语文考试和数学考试，按照学院规定，最后的成绩是 两次考试分数的平均值，此时就无法通过 pivot 函数来完成。
1.3 melt
长宽表只是数据呈现方式的差异，但其包含的信息量是等价的，前面提到了利用 pivot 把长表转为宽表，那 么就可以通过相应的逆操作把宽表转为长表，melt 函数就起到了这样的作用。
1.4 wide_to_long
melt 方法中，在列索引中被压缩的一组值对应的列元素只能代表同一层次的含义，即 values_name 。现在 如果列中包含了交叉类别，比如期中期末的类别和语文数学的类别，那么想要把 values_name 对应的 Grade 扩充为两列分别对应语文分数和数学分数，只把期中期末的信息压缩，这种需求下就要使用 wide_to_long 函数来完成。
2 索引的变形
2.1 stack 与 unstack
unstack 函数的作用是把行索引转为列索引
unstack 的主要参数是移动的层号，默认转化最内层，移动到列索引的最内层，同时支持同时转化多个层
类似于 pivot 中的唯一性要求，在 unstack 中必须保证 被转为列索引的行索引层和 被保留的行索引层构成 的组合是唯一的，例如把前两个列索引改成相同的破坏唯一性，那么就会报错
与 unstack 相反，stack 的作用就是把列索引的层压入行索引，其用法完全类似。
2.2 聚合与变形的关系
在上面介绍的所有函数中，除了带有聚合效果的 pivot_table 以外，所有的函数在变形前后并不会带来 values 个数的改变，只是这些值在呈现的形式上发生了变化。在上一章讨论的分组聚合操作，由于生成了新的行列 索引，因此必然也属于某种特殊的变形操作，但由于聚合之后把原来的多个值变为了一个值，因此 values 的 个数产生了变化，这也是分组聚合与变形函数的最大区别。
3 其他变形函数
3.1 crosstab
crosstab 并不是一个值得推荐使用的函数，因为它能实现的所有功能 pivot_table 都能完成，并且速度更快。 在默认状态下，crosstab 可以统计元素组合出现的频数，即 count 操作。例如统计 learn_pandas 数据集中 学校和转系情况对应的频数
3.2 explode
explode 参数能够对某一列的元素进行纵向的展开，被展开的单元格必须存储 list, tuple, Series, np.ndarray 中的一种类型。
3.3 get_dummies
get_dummies 是用于特征构建的重要函数之一，其作用是把类别特征转为指示变量。例如，对年级一列转为 指示变量，属于某一个年级的对应列标记为 1，否则为 0
1、程序运行输入数据时，第一行为A矩阵的行列数和B矩阵的行列数，接着分别输入A、B两个矩阵的值。
2、首先，定义6个整型变量，保存A、B矩阵的行和列，以及控制循环的变量，k则用于实现矩阵的乘法。
3、接着，定义三个整型二维数组，保存A、B和C矩阵的各元素。
4、输入三个矩阵的行数和列数，保存在变量a、b、c中。
5、输入矩阵A的各元素，保存在数组X中。
6、输入矩阵B的各元素，保存在数组Y中。
7、将二维数组Z的各元素，初始化为0。
8、用两层for循环，控制矩阵的乘法，并输出乘法所得的结果。
9、计算A矩阵和B矩阵的乘法，结果保存在数组Z中。
10、最后，输出乘法所得的结果，即输出Z数组中的所有元素。
11、运行程序，输入矩阵A和B的行数和列数，以及A矩阵和B矩阵的所有元素，电脑就会计算出乘积C矩阵的所有元素，并输出C矩阵。
