当我们处理数据的时候，经常需要将数据从一个样式“平铺”，即将一些嵌套的数据结构展平为单层的结构，并且将其中的某些属性进行映射，方便后续的数据处理和分析。Python中提供了一些很便捷的方法来进行数据的平铺和映射，本文将简单介绍这些方法的使用方法。

一、数据的平铺

1.1 使用列表推导式

我们可以使用列表推导式来将一个嵌套的列表展开为单层列表。具体用法如下：

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat_list = [num for sublist in nested_list for num in sublist]
print(flat_list)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

上述代码中，我们使用了两个for循环来遍历嵌套的列表，将其中的元素逐一添加到flat_list列表中。

1.2 使用itertools.chain()函数

我们可以使用itertools.chain()函数来将多个序列展开为单个序列，具体如下：

import itertools

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
flat_list = list(itertools.chain(*nested_list))
print(flat_list)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

上述代码中，我们使用itertools.chain()函数来将nested_list展开为单层列表，然后通过list()函数将其转换为列表。

二、数据的映射

对于平铺后的数据，有时我们需要对其中某些属性进行映射操作。这里我们可以使用map()函数来达到这个目的。

data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 20},
    {'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'name': 'Charlie', 'age': 40}
]

# 将'name'属性映射为大写字母
names = list(map(lambda x: x['name'].upper(), data))
print(names)
# 输出：['ALICE', 'BOB', 'CHARLIE']

# 将'age'属性映射为字符串
ages = list(map(lambda x: str(x['age']), data))
print(ages)
# 输出：['20', '30', '40']

上述代码中，我们在map()函数中传入了一个lambda函数，用来将目标属性进行映射，并使用list()函数将结果转换为列表。

除了上述介绍的方法外，还有一些其他的方式来进行数据的平铺和映射，具体可以参考Python文档。