Funciones y Lambda

Funciones y lambdas

Las funciones encapsulan lógica que reutilizas y dan nombre a lo que hace tu código. En ciencia de datos las usarás para limpiar columnas, calcular métricas y transformar valores. Las lambdas, además, son funciones anónimas de una línea que encajan perfecto con map, filter y el método apply de Pandas.

Definir funciones

# Función básica con retorno

def saludar(nombre):

    return f"¡Hola {nombre}!"



# Parámetro con valor por defecto

def saludar(nombre="amigo"):

    return f"¡Hola {nombre}!"



# Cálculo con varios parámetros

def calcular_imc(peso, altura):

    return peso / (altura ** 2)



# Retorno múltiple (devuelve una tupla)

def estadisticas(numeros):

    return min(numeros), max(numeros), sum(numeros) / len(numeros)



minimo, maximo, promedio = estadisticas([1, 2, 3, 4, 5])

Funciones lambda

Una lambda es una función anónima que cabe en una expresión. Úsala para transformaciones cortas que no merecen un def completo.

# Sintaxis: lambda argumentos: expresión

cuadrado = lambda x: x ** 2

cuadrado(5)            # 25



numeros = [1, 2, 3, 4, 5]



# map: aplica la función a cada elemento

cuadrados = list(map(lambda x: x**2, numeros))   # [1, 4, 9, 16, 25]



# filter: conserva los que cumplen la condición

pares = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numeros))   # [2, 4]



# sorted: ordenar por una clave calculada

personas = [{'nombre': 'Ana', 'edad': 25}, {'nombre': 'Luis', 'edad': 30}]

ordenado = sorted(personas, key=lambda p: p['edad'])

Funciones integradas muy útiles

numeros = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]



sum(numeros)   # 31

min(numeros)   # 1

max(numeros)   # 9



# enumerate: índice + valor a la vez

for i, num in enumerate(numeros):

    print(f"Índice {i}: {num}")



# zip: recorrer dos listas en paralelo

nombres = ['Ana', 'Luis', 'María']

edades = [25, 30, 28]

for nombre, edad in zip(nombres, edades):

    print(f"{nombre} tiene {edad} años")

Ejercicio práctico