【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python函数
【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Python函数
函数是Python中最主要也是最重要的代码组织和复用手段。作为最重要的原则，如果你要重复使用相同或非常类似的代码，就需要写一个函数。通过给函数起一个名字，还可以提高代码的可读性。
函数使用def关键字声明，用return关键字返回值：
def my_function(x, y, z=1.5):
if z > 1:
return z * (x + y)
else:
return z / (x + y)同时拥有多条return语句也是可以的。如果到达函数末尾时没有遇到任何一条return语句，则返回None。
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。也就是说，该函数可以下面这两种方式进行调用：
my_function(5, 6, z=0.7)
my_function(3.14, 7, 3.5)
my_function(10, 20)函数参数的主要限制在于：关键字参数必须位于位置参数（如果有的话）之后。你可以任何顺序指定关键字参数。也就是说，你不用死记硬背函数参数的顺序，只要记得它们的名字就可以了。
笔记：也可以用关键字传递位置参数。前面的例子，也可以写为： my_function(x=5, y=6, z=7) my_function(y=6, x=5, z=7) 这种写法可以提高可读性。
命名空间、作用域，和局部函数
函数可以访问两种不同作用域中的变量：全局（global）和局部（local）。Python有一种更科学的用于描述变量作用域的名称，即命名空间（namespace）。任何在函数中赋值的变量默认都是被分配到局部命名空间（local namespace）中的。局部命名空间是在函数被调用时创建的，函数参数会立即填入该命名空间。在函数执行完毕之后，局部命名空间就会被销毁（会有一些例外的情况，具体请参见后面介绍闭包的那一节）。看看下面这个函数：
def func():
a = []
for i in range(5):
a.append(i)调用func()之后，首先会创建出空列表a，然后添加5个元素，最后a会在该函数退出的时候被销毁。假如我们像下面这样定义a：
a = []
def func():
for i in range(5):
a.append(i)虽然可以在函数中对全局变量进行赋值操作，但是那些变量必须用global关键字声明成全局的才行：
In [168]: a = None
In [169]: def bind_a_variable():
.....: global a
.....: a = []
.....: bind_a_variable()
.....:
In [170]: print(a)
[]注意：我常常建议人们不要频繁使用global关键字。因为全局变量一般是用于存放系统的某些状态的。如果你发现自己用了很多，那可能就说明得要来点儿面向对象编程了（即使用类）。
返回多个值
在我第一次用Python编程时（之前已经习惯了Java和C++），最喜欢的一个功能是：函数可以返回多个值。下面是一个简单的例子：
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return a, b, c
a, b, c = f()在数据分析和其他科学计算应用中，你会发现自己常常这么干。该函数其实只返回了一个对象，也就是一个元组，最后该元组会被拆包到各个结果变量中。在上面的例子中，我们还可以这样写：
return_value = f()这里的return_value将会是一个含有3个返回值的三元元组。此外，还有一种非常具有吸引力的多值返回方式——返回字典：
def f():
a = 5
b = 6
c = 7
return {'a' : a, 'b' : b, 'c' : c}取决于工作内容，第二种方法可能很有用。
函数也是对象
由于Python函数都是对象，因此，在其他语言中较难表达的一些设计思想在Python中就要简单很多了。假设我们有下面这样一个字符串数组，希望对其进行一些数据清理工作并执行一堆转换：
In [171]: states = [' Alabama ', 'Georgia!', 'Georgia', 'georgia', 'FlOrIda',
.....: 'south carolina##', 'West virginia?']不管是谁，只要处理过由用户提交的调查数据，就能明白这种乱七八糟的数据是怎么一回事。为了得到一组能用于分析工作的格式统一的字符串，需要做很多事情：去除空白符、删除各种标点符号、正确的大写格式等。做法之一是使用内建的字符串方法和正则表达式re模块：
import re
def clean_strings(strings):
result = []
for value in strings:
value = value.strip()
value = re.sub('[!#?]', '', value)
value = value.title()
result.append(value)
return result结果如下所示：
In [173]: clean_strings(states)
Out[173]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']其实还有另外一种不错的办法：将需要在一组给定字符串上执行的所有运算做成一个列表：
def remove_punctuation(value):
return re.sub('[!#?]', '', value)
clean_ops = [str.strip, remove_punctuation, str.title]
def clean_strings(strings, ops):
result = []
for value in strings:
for function in ops:
value = function(value)
result.append(value)
return result然后我们就有了：
In [175]: clean_strings(states, clean_ops)
Out[175]:
['Alabama',
'Georgia',
'Georgia',
'Georgia',
'Florida',
'South Carolina',
'West Virginia']这种多函数模式使你能在很高的层次上轻松修改字符串的转换方式。此时的clean_strings也更具可复用性！
还可以将函数用作其他函数的参数，比如内置的map函数，它用于在一组数据上应用一个函数：
In [176]: for x in map(remove_punctuation, states):
.....: print(x)
Alabama
Georgia
Georgia
georgia
FlOrIda
south carolina
West virginia匿名（lambda）函数
Python支持一种被称为匿名的、或lambda函数。它仅由单条语句组成，该语句的结果就是返回值。它是通过lambda关键字定义的，这个关键字没有别的含义，仅仅是说“我们正在声明的是一个匿名函数”。
def short_function(x):
return x * 2
equiv_anon = lambda x: x * 2本书其余部分一般将其称为lambda函数。它们在数据分析工作中非常方便，因为你会发现很多数据转换函数都以函数作为参数的。直接传入lambda函数比编写完整函数声明要少输入很多字（也更清晰），甚至比将lambda函数赋值给一个变量还要少输入很多字。看看下面这个简单得有些傻的例子：
def apply_to_list(some_list, f):
return [f(x) for x in some_list]
ints = [4, 0, 1, 5, 6]
apply_to_list(ints, lambda x: x * 2)虽然你可以直接编写[x *2for x in ints]，但是这里我们可以非常轻松地传入一个自定义运算给apply_to_list函数。
再来看另外一个例子。假设有一组字符串，你想要根据各字符串不同字母的数量对其进行排序：
In [177]: strings = ['foo', 'card', 'bar', 'aaaa', 'abab']这里，我们可以传入一个lambda函数到列表的sort方法：
In [178]: strings.sort(key=lambda x: len(set(list(x))))
In [179]: strings
Out[179]: ['aaaa', 'foo', 'abab', 'bar', 'card']笔记：lambda函数之所以会被称为匿名函数，与def声明的函数不同，原因之一就是这种函数对象本身是没有提供名称name属性。
柯里化：部分参数应用
柯里化（currying）是一个有趣的计算机科学术语，它指的是通过“部分参数应用”（partial argument application）从现有函数派生出新函数的技术。例如，假设我们有一个执行两数相加的简单函数：
def add_numbers(x, y):
return x + y通过这个函数，我们可以派生出一个新的只有一个参数的函数——add_five，它用于对其参数加5：
add_five = lambda y: add_numbers(5, y)add_numbers的第二个参数称为“柯里化的”（curried）。这里没什么特别花哨的东西，因为我们其实就只是定义了一个可以调用现有函数的新函数而已。内置的functools模块可以用partial函数将此过程简化：
from functools import partial
add_five = partial(add_numbers, 5)