（数据科学学习手札144）以管道操作符为工具快速实现Python代码
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本文的示例代码可以在个人GitHub仓库中方便地获取。
1 简介
大家好！我是费老师。对于那些已经较为熟悉pandas语言的读者来说，在日常数据分析中经常会用到query()、eval()、**pipe()以及assign()**等内置的关键函数。通过精炼简洁的方式书写链式数据分析处理代码，从而使得整个数据处理流程更加清晰连贯。
在原生Python中，并未提供如同shell中的管道操作符|或像R语言中的管道操作符%>%那样的语法机制，并且同样缺乏针对列表等数组结构的链式书写捷径。相比之下，在JavaScript中则提供了丰富多样的方法来实现类似功能如map()、filter()以及like some()和every()等功能。
也就是常说的‘缺少基础库就找第三方库填补空缺’。针对这一问题，虽然Python自身的链式写法支持并不完善也不必过于焦虑
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