Pandas Series.map()介绍

Pandas Series.map()用于执行指定函数或映射到Series中的所有元素

语法

Series.map(arg, na_action=None)

参数：

• arg：要应用于元素的映射函数或字典。 如果是函数，则它应该接受一个参数，并返回一个值。
• na_action：如果值为None（默认值），则忽略缺失值（NaN）并继续。 如果值为‘ignore’，则将缺失值保留在输出数组中，它们位置处显示为np.nan。

返回值：

返回一个新的Series，其中包含应用于原始Series的映射函数或字典的结果。

示例

例子1：将字符串转换为大写

import pandas as pd

fruits = pd.Series(['apple', 'banana', 'mango', 'grape'])
fruits_uppercase = fruits.map(lambda x: x.upper())
print(fruits_uppercase)

输出：

0     APPLE
1    BANANA
2     MANGO
3     GRAPE
dtype: object

例子2：将字典映射到Series

import pandas as pd

fruits = pd.Series(['apple', 'banana', 'mango', 'grape'])
dict_fruits = {'apple': 'red', 'banana': 'yellow', 'mango': 'orange', 'grape': 'purple'}
color_fruit = fruits.map(dict_fruits)
print(color_fruit)

输出：

0        red
1     yellow
2     orange
3     purple
dtype: object

例子3：处理缺失值

import pandas as pd
import numpy as np

fruits = pd.Series(['apple', 'banana', np.nan, 'grape'])
upper_fruits = fruits.map(lambda x: x.upper(), na_action='ignore')
print(upper_fruits)

输出：

0     APPLE
1    BANANA
2       NaN
3     GRAPE
dtype: object

总结

Pandas Series.map()方法可以轻松地对Series对象应用映射函数，应用方法非常灵活，可以直接传递函数也可以传递字典进行映射。同时，也可以处理缺失值。