Pandas教程-Pandas Series.map()

Pandas Series.map() 的主要任务是用于映射两个具有共同列的系列的值。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，并且值应该是唯一的。

语法

Series.map(arg, na_action=None)  

参数

• arg: 函数，字典，或者系列。 它指的是映射对应关系。
• na_action: {None, 'ignore'}，默认值 None。如果是 ignore，它返回空值，不将其传递给映射对应关系。

返回值

它返回与调用者索引相同的 Pandas 系列。

示例

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

示例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

示例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