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Python pandas.Series.map用法及代码示例


用法:

Series.map(arg, na_action=None)

根据输入映射或函数映射 Series 的值。

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。

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pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.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。