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(pandas map) 详解pandas.map()(映射数值)函数使用方法 pandas.map() 函数主要用于对Series对象或DataFrame对象的一列进行映射处理 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-30) 33次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas map) 详解pandas.map()(映射数值)函数使用方法

pandas.map()函数主要用于对Series对象或DataFrame对象的一列进行映射处理。它接受函数或者字典对象作为参数,并返回经过函数或字典映射处理后的值。

这是其基本的使用方法:

Series.map(arg, na_action=None)

其中,arg参数可以是一个函数,也可以是一个字典;na_action控制着当遇到缺失值时该怎么办。如果na_action=None,那么就会传递缺失值到函数中;如果na_action='ignore',那么在进行映射操作时就会跳过缺失值。

下面有一个例子:

import pandas as pd

# 定义一个字典映射关系
map_dict = {
    'cat': 'kitty',
    'dog': 'puppy'
}

# 创建一个数据
s = pd.Series(['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'bird'])

# 使用map函数
s.map(map_dict)

在这个例子中,我们定义了一个{‘cat’: ‘kitty’, ‘dog’: ‘puppy’}的映射关系。然后我们创建了一个Series,然后将这个映射关系应用到Series上。所以,’cat’被替换成了’kitty’,’dog’被替换成了’puppy’。’bird’在映射关系中没有对应的替换值,那么在map操作后,该值就变为了NaN。

这就是pandas.map()的基本使用方法。你可以根据需要,自己定义函数或者字典,来完成你所需要的映射操作。
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