Series.map函数

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map()的主要任务用于映射公共列的两个Series值。要映射两个Series,第一个Series的最后一列应与第二个Series的索引列相同,并且值应唯一。

语法

Series.map(arg, na_action=None)

参数

  • arg                 -  函数,字典或Series。 它指的是映射对应。
  • na_action    -  {None,'ignore'},默认值无。如果忽略,它将返回空值,而不将其传递给映射对应。

返回值

它返回与调用者具有相同索引的PandasSeries。

链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/pandas/pandas-series-map.html

来源:LearnFk无涯教程网

例子1

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])
a.map({'Java': 'Core'})

输出

0      Core
1      NaN
2      NaN
3      NaN
dtype: object

例子2

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])
a.map({'Java': 'Core'})
a.map('I like {}'.format, na_action='ignore')

输出

0    I like Java
1       I like C
2     I like C++
3     I like nan
dtype: object

例子3

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series(['Java', 'C', 'C++', np.nan])
a.map({'Java': 'Core'})
a.map('I like {}'.format)
a.map('I like {}'.format, na_action='ignore')

输出

0    I like Java
1       I like C
2     I like C++
3            NaN
dtype: object

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