Pandas Series.map()用法详解 _PandasSeries

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
【Pandas Series.map()用法详解】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

0Core 1NaN 2NaN 3NaN 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

0I like Java 1I like C 2I like C++ 3I 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