Pandas中的map()函数如何工作？它有哪些用途和用法示例？

Pandas库中的`map()`函数是一个非常实用的数据处理工具，主要用于将一个Series或DataFrame的一个列应用到另一个映射函数，通常是对数据进行简单转换、编码或者其他形式的一一对应操作。

它的基本语法是：

df['column_name'].map(function)

其中`df['column_name']`是要应用函数的列名，`function`可以是Python内置函数、自定义函数或者是字典、列表等提供一对一映射的对象。

`map()`的主要用途包括：
1. **数据转换**：比如将文本字符串转换为数值类型，如日期转datetime格式，或者字符编码（如ASCII码转其他编码）。
2. **类别编码**：常用于对分类变量进行编码，例如将类别转换为数字标签。
3. **简单映射**：创建新的列，通过已有的值查找并替换或计算新值。

下面是一些用法示例：

# 示例1：将字符串类型的月份转为对应的数字
months = pd.Series(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'])
mapping = {'Jan': 1, 'Feb': 2, 'Mar': 3, 'Apr': 4}
df['Month_num'] = months.map(mapping)

# 示例2：基于某个规则修改数值
df['Old_values'] = df['Old_values'].map(lambda x: x * 2 if x > 10 else x)

# 示例3：使用列表进行替换
df['New_status'] = df['Status'].map({'Active': 1, 'Inactive': 0})