Python中的函数的定义格式：
1、普通函数
def 函数名 (参数列表)：
函数体
返回值（可有可无）
1）默认有限参数的函数，在以下的函数中，在调用时即使不传入age也不会报错，不传入就默认是10
def People(name，age=10)：
...
2）可变长参数，传入的是值，以数组的形式遍历取出
例如
def printInfo(name,*args):
#打印任何传入的字符串
print '运行结果：name is',name
for arg in args:
print arg
return
printInfo('fjl',20,'女','付靖玲')
运行结果：name is fjl<pre code_snippet_id="1909868" snippet_file_name="blog_20161001_3_7347679" name="code" class="python">20 女 付靖玲
3）可变长参数，传入的是键值对（K-V）
def printInfo(name,**KVargs):
#打印任何传入的字符串
print '运行结果如下：name is',name
for k in KVargs:
print k,' is: ',KVargs[k]
return
printInfo('fjl',age = 20,sex = '女',Ch_Name = '付靖玲')
<pre name="code" class="python">运行结果如下：name is fjl age is: 20 Ch_Name is: 付靖玲 sex is: 女
<pre>
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2 匿名函数
sum = lambda arg1,arg2:arg1+arg2 #匿名函数的定义 sum(90,92) #匿名函数的调用 运行结果如下：182
匿名函数的应用
import numpy
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({
'data1':numpy.random.randn(5),
'data2':numpy.random.randn(5)
})
#df调用匿名函数，实现求每一列的最小值
df.apply(lambda x:min(x))
#求每一行的最小值
df.apply(lambda x:min(x),axis=1)
#判断每一个列是否都大于0
df.apply(lambda x:numpy.all(x>0),axis=1)
#过滤掉小于0的元素
df[df.apply(lambda x:numpy.all(x>0),axis=1)]