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Python dask.dataframe.Series.map用法及代码示例


用法:

Series.map(arg, na_action=None, meta='__no_default__')

根据输入映射或函数映射 Series 的值。

此文档字符串是从 pandas.core.series.Series.map 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

用于将 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能源自函数 dict 或 Series 。

参数：

arg：函数，collections.abc.Mapping 子类或系列

映射对应。

na_action：{无，‘ignore’}，默认无

如果‘ignore’，传播 NaN 值，而不将它们传递给映射对应关系。

meta：pd.DataFrame、pd.Series、dict、可迭代、元组、可选

与输出的 dtypes 和列名匹配的空 pd.DataFrame 或 pd.Series。此元数据对于 dask 数据帧中的许多算法起作用是必需的。为了便于使用，还提供了一些替代输入。可以提供 {name: dtype} 的 dict 或 (name, dtype) 的可迭代对象，而不是 DataFrame (请注意，名称的顺序应与列的顺序匹配)。可以使用(name, dtype) 的元组代替系列。如果未提供，dask 将尝试推断元数据。这可能会导致意外结果，因此建议提供meta。有关详细信息，请参阅 dask.dataframe.utils.make_meta 。

返回：

Series

与调用者相同的索引。

注意：

当 arg 是字典时， Series 中不在字典中的值(作为键)将转换为 NaN 。但是，如果字典是定义 __missing__ 的 dict 子类(即提供默认值的方法)，则使用此默认值而不是 NaN 。

例子：

>>> s = pd.Series(['cat', 'dog', np.nan, 'rabbit'])  
>>> s  
0      cat
1      dog
2      NaN
3   rabbit
dtype: object

map 接受 dict 或 Series 。在 dict 中找不到的值将转换为 NaN ，除非 dict 具有默认值(例如 defaultdict )：

>>> s.map({'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'})  
0   kitten
1    puppy
2      NaN
3      NaN
dtype: object

它还接受一个函数：

>>> s.map('I am a {}'.format)  
0       I am a cat
1       I am a dog
2       I am a nan
3    I am a rabbit
dtype: object

为了避免将函数应用于缺失值(并将它们保留为 NaN )，可以使用 na_action='ignore' ：

>>> s.map('I am a {}'.format, na_action='ignore')  
0     I am a cat
1     I am a dog
2            NaN
3  I am a rabbit
dtype: object

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.map。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。