Pandas Series.map()用法详解

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)

参数

• arg：函数, 字典或系列。
  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。

return

它返回具有与调用者相同索引的Pandas系列。

例子

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

输出

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

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

范例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

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