Python|熊猫.map()

pandas.map() 用于映射具有一列相同的两个系列的值。对于映射两个系列，第一个系列的最后一列应该与第二个系列的索引列相同，并且值应该是唯一的。

句法：

Series.map(arg, na_action=None)

Parameters:

arg : function, dict, or Series

na_action : {None, ‘ignore’} If ‘ignore’, propagate NA values, without passing them to the mapping correspondence. na_action checks the NA value and ignores it while mapping in case of ‘ignore’

返回类型：

Pandas Series with same as index as caller

示例 #1：
在以下示例中，两个系列由相同的数据组成。 pokemon_names 列和 pokemon_types 索引列相同，因此 Pandas.map() 匹配其余两列并返回一个新系列。

Note:
-> 2nd column of caller of map function must be same as index column of passed series.
-> The values of common column must be unique too.

import pandas as pd
  
#reading csv files
pokemon_names = pd.read_csv("pokemon.csv", usecols = ["Pokemon"],
                                                  squeeze = True)
  
#usecol is used to use selected columns
#index_col is used to make passed column as index
pokemon_types = pd.read_csv("pokemon.csv", index_col = "Pokemon",
                                                  squeeze = True)
  
#using pandas map function
new=pokemon_names.map(pokemon_types)
  
print (new)

输出：

示例 #2：

此函数仅适用于系列。传递数据框会产生属性错误。传递不同长度的序列将给出与调用者相同长度的输出序列。