Pandas 教程-Pandas Series.map()
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点击关注 👉约 2 分钟
点击关注 👉约 2 分钟Pandas Series.map() 的主要任务是用于映射两个具有共同列的系列的值。要映射两个系列，第一个系列的最后一列应与第二个系列的索引列相同，并且值应该是唯一的。
语法
Series.map(arg, na_action=None)
参数
arg: 函数，字典，或者系列。它指的是映射对应关系。
na_action: {None, 'ignore'}，默认值 None。如果是 ignore，它返回空值，不将其传递给映射对应关系。
返回值
它返回与调用者索引相同的 Pandas 系列。
示例
import pandas as pdimport numpy as npa = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])a.map({'Java': 'Core'})
0 Core1 NaN2 NaN3 NaNdtype: object
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示例2
import pandas as pdimport numpy as npa = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])a.map({'Java': 'Core'})a.map('I like {}'.format, na_action='ignore')
0 I like Java1 I like C2 I like C++3 I like nandtype: object
示例3
import pandas as pdimport numpy as npa = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])a.map({'Java': 'Core'})a.map('I like {}'.format)a.map('I like {}'.format, na_action='ignore')
0 I like Java1 I like C2 I like C++3 NaNdtype: object
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