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Python pandas.Series.map用法及代碼示例


用法:

Series.map(arg, na_action=None)

根據輸入映射或函數映射 Series 的值。

用於將 Series 中的每個值替換為另一個值，該值可能源自函數 dict 或 Series 。

參數：

arg：函數，collections.abc.Mapping 子類或係列

映射對應。

na_action：{無，‘ignore’}，默認無

如果‘ignore’，傳播 NaN 值，而不將它們傳遞給映射對應關係。

返回：

Series

與調用者相同的索引。

注意：

當 arg 是字典時， Series 中不在字典中的值(作為鍵)將轉換為 NaN 。但是，如果字典是定義 __missing__ 的 dict 子類(即提供默認值的方法)，則使用此默認值而不是 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 中找不到的值將轉換為 NaN ，除非 dict 具有默認值(例如 defaultdict )：

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

它還接受一個函數：

>>> 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

為了避免將函數應用於缺失值(並將它們保留為 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

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.map。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。