ISEE小语
“相爱容易，因为五官，相处不易，因为三观，五官易合，三观难合。”
——网友
【引言】
本次介绍Python在数据分析中，使用匿名函数，目的是更加简化代码，让代码更加清晰。
在Python中，lambda函数是一种匿名函数，它可以在一行中定义简单的函数。在不想正式定义一个函数的情况下，使用lambda函数是一个比较好的选择。
【环境】
| Python | 3.9.16 |
【实战使用】
在这里抽取了一个小实例：
在一次数据搜索中，我们需要从庞大的数据海洋中，找到与指定动物名称在60%以上相似度的那些“兄弟姐妹”数据。
首先：提前准备数据Animal_Dataset.csv
具体实现逻辑：
import pandas as pdfrom difflib import SequenceMatcher# 读取CSV文件data = pd.read_csv('data/Animal_Dataset.csv')# 定义一个函数来计算相似度def similarity(a, b):return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()while True:# 输入查询字符串query = str(input("请输入需要搜索的动物名称（输入 'exit' 退出）："))# 判断是否输入 'exit' 是则退出循环if query.lower() == 'exit':print("退出搜索程序。")breakelse:# 处理查询逻辑，这里可以添加实际的搜索代码print(f"正在搜索: {query}")# 计算每个Animal名称与查询字符串的相似度data['Similarity'] = data['Animal'].apply(lambda x: similarity(query, x))# 过滤相似度大于60%的Animal数据similar_animals = data[data['Similarity'] > 0.6]# 输出动物名称和具体相似度for index, row in similar_animals.iterrows():print(f"{row['Animal']} 的相似度为: {row['Similarity']:.2f}")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
我们可以很清晰地看到，上面使用了自定义的独立函数：
# 定义一个函数来计算相似度def similarity(a, b):return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
在调用的时候，使用匿名函数，显示的代码中也不觉得啰嗦：
# 计算每个Animal名称与查询字符串的相似度data['Similarity'] = data['Animal'].apply(lambda x: similarity(query, x))
如果有需要了解一下lambda函数的，请继续往下看
如果需要Animal_Dataset.csv数据源练习的，请直接到底部
【基本语法】
接下来我们看一下lambda函数的基本语法：
lambda 参数1, 参数2, ... : 表达式【基本使用】
我们来实现一个实例：两个数相加
自定义一个函数，通常是：
# 定义一个单独的函数def num_sum(x, y):result = x + yreturn result# 调用num_sum = num_sum(7, 3)print(num_sum)# 输出: 10
（左右滑动查看完整代码）
使用匿名函数，则是：
# 定义一个lambda函数，计算两个数的和num_sum = lambda x, y: x + y# 调用lambda函数result = num_sum(7, 3)print(result)# 输出: 10
（左右滑动查看完整代码）
这样是不是更加一目了然了
其实lambda函数在map、filter和sorted等函数中的日常应用，对于我们工作中非常有帮助。
【使用map函数】
map函数可以将一个函数应用于一个序列的所有元素。
# 使用lambda函数将列表中的每个元素加1numbers = [1, 2, 3, 4, 5]result = list(map(lambda x: x + 1, numbers))print(result)# 输出: [2, 3, 4, 5, 6]
（左右滑动查看完整代码）
【使用filter函数】
filter函数可以根据一个函数的返回值来过滤序列中的元素。
# 使用lambda函数过滤出列表中的偶数numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))print(result)# 输出: [2, 4, 6]
（左右滑动查看完整代码）
【使用sorted函数】
sorted函数可以根据一个函数返回的值对序列进行排序。
# 使用lambda函数按字典的值排序students = [{'name': 'Alice', 'score': 85},{'name': 'Bob', 'score': 92},{'name': 'Charlie', 'score': 78}]# 按分数从高到低排序sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['score'], reverse=True)print(sorted_students)# 输出: [{'name': 'Bob', 'score': 92}, {'name': 'Alice', 'score': 85}, {'name': 'Charlie', 'score': 78}]
（左右滑动查看完整代码）
【总结】
lambda函数在Python中是一个非常方便的工具，特别是在需要简单函数的地方。
使用场景：
1、作为参数传递给高阶函数：例如map、filter、sorted等。
2、简化代码：在需要简单函数的地方，避免定义一个完整的函数。
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