forループの代わりにlambda関数を使用する方法

Question

いくつかのデータで実行される2つのforループがあり、結局は行番号をカウントし、何らかの操作のためにdfを蓄積しました。コードは

def preprocess(dfs, functions): 
    storage = [] 
    row = 0 

    for df in dfs: 
     for func in functions: 
      df = func(df) 
     row += row + df.shape[0] 
     storage.append(df) 

    df = pd.concat(storage, ignore_index=True) 
    return row, df 

私は、コードを削減し、よりエレガントでより良いパフォーマンスをするためにlambda機能を使用でき、ここですか？

Answer 1

ここで私はいくつかの投票を得て、彼らのどれも質問に答えないので、私の答えです。これは確かにラムダで可能ですが、パフォーマンスを向上させることはできません。

def preprocess(dfs, functions): 
    d = [map(lambda func: func(df), functions) for df in dfs] 
    df = pd.concat(d[-1], ignore_index=True) 
    return df.shape[0], df