下面我们来详细讲解Python中的starmap()和map()函数以及如何应用于数据处理。在讲解之前，先简要介绍一下这两个函数。
map()
map()函数是Python内置的高阶函数，它接收一个函数和一个可迭代对象作为参数，将函数应用于可迭代对象中的每个元素，并将结果组成一个新的可迭代对象返回。具体来说，map()函数的语法如下：
map(function, iterable, ...)
其中，function参数是一个函数，iterable参数是一个可迭代对象（比如列表、元组、字符串等），...表示可以传入多个可迭代对象。如果传入多个可迭代对象，则map()函数会以最短的可迭代对象为准，对所有可迭代对象进行并行迭代。下面是一个使用map()函数求平方的例子：
def square(n):
return n * n
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = map(square, numbers)
print(list(squares)) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
上面的代码中，我们定义了一个square函数用于求平方，然后使用map()函数将其应用到numbers列表中的每个元素上，最后将结果转换成列表输出。其实，上面的代码可以使用匿名函数进一步简化：
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = map(lambda n: n * n, numbers)
print(list(squares)) # 输出 [1, 4, 9, 16, 25]
starmap()
starmap()函数也是Python内置的函数，它与map()函数类似，但是可以处理多个可迭代对象的元素（即多个参数）。具体来说，starmap()函数的语法如下：
starmap(function, iterable)
其中，function参数是一个函数，iterable参数是一个可迭代对象（比如列表、元组、字符串等），function函数的参数会根据iterable中的元素解包。下面是一个使用starmap()函数求和的例子：
from itertools import starmap
def add(a, b):
return a + b
numbers = [(1,2), (3,4), (5,6)]
sums = starmap(add, numbers)
print(list(sums)) # 输出 [3, 7, 11]
上面的代码中，我们定义了一个add函数用于求和，然后使用starmap()函数将其应用到numbers列表中的每一对元素上，最后将结果转换成列表输出。
在应用数据处理方面，map()和starmap()函数都很常用。通常情况下，map()函数可以用于对单个可迭代对象的每个元素进行处理，而starmap()函数可以用于对多个可迭代对象的元素进行处理。
下面是一个使用map()函数将字符串中的数字转成整数的例子：
data = ['10', '20', '30', '40', '50']
numbers = map(int, data)
print(list(numbers)) # 输出 [10, 20, 30, 40, 50]
上面的代码中，我们使用map()函数将每个字符串元素转换成整数，最后将结果转换成列表输出。
再来看一个使用starmap()函数对多个列表元素求积的例子：
from itertools import starmap
def multiply(a, b):
return a * b
nums1 = [1, 2, 3]
nums2 = [4, 5, 6]
products = starmap(multiply, zip(nums1, nums2))
print(list(products)) # 输出 [4, 10, 18]
上面的代码中，我们定义了一个multiply函数用于求积，然后使用zip()函数将两个列表进行打包成元组的形式，再使用starmap()函数将其应用到每个元组上，最后将结果转换成列表输出。
综上所述，map()和starmap()函数在Python中非常实用，可以大大提高数据处理的效率。