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📜  Pandas Series.map()

📅  最后修改于: 2020-10-29 01:36:24             🧑  作者: Mango

Pandas Series.map()

map()的主要任务用于映射具有公共列的两个系列的值。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，并且值应唯一。

句法

Series.map(arg, na_action=None)

参量

  • arg： 函数，dict或Series。它指的是映射对应关系。
  • na_action： {无，’忽略’}，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关系。

退货

它返回与调用者具有相同索引的Pandas系列。

例

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

输出量

0      Core
1      NaN
2      NaN
3      NaN
dtype: object

例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')

输出量

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')

输出量

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