pandas map

pandas中的map()方法类似于Python内建的map()方法。它可以将函数、字典索引或其他需要接受单个输入值的特殊对象与一个列中的每个元素建立联系，并按顺序获取结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas中的宝藏函数-map](https://blog.csdn.net/xiaoyurainzi/article/details/126134328)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

pandas map

Pandas `map()`函数是DataFrame和Series的一种方法，用于对其中的元素进行映射操作。它接受一个字典、Series或者函数作为参数，并将其应用到每个元素上，返回一个新的Series或DataFrame。

当传入一个字典时，`map()`函数会根据字典中的键值对将原始数据中的值映射为对应的新值。例如：

import pandas as pd

data = {'A': ['apple', 'banana', 'orange'], 'B': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

fruit_dict = {'apple': 'fruit', 'banana': 'fruit', 'orange': 'fruit'}
df['A'] = df['A'].map(fruit_dict)

这样，原始数据中的水果名称将会被映射为对应的类别。

当传入一个Series时，`map()`函数会根据Series的索引进行元素映射。例如：

import pandas as pd

data = {'A': ['apple', 'banana', 'orange'], 'B': ['red', 'yellow', 'orange']}
df = pd.DataFrame(data)

color_series = pd.Series(['green', 'blue', 'purple'], index=['apple', 'banana', 'orange'])
df['C'] = df['A'].map(color_series)

这样，原始数据中水果名称对应的颜色将会被映射到新的一列中。

当传入一个函数时，`map()`函数会将每个元素作为函数的输入，并返回函数的输出值。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

def add_one(x):
    return x + 1

df['A'] = df['A'].map(add_one)

这样，原始数据中的每个元素都会加一。

总之，`map()`函数可用于DataFrame和Series中对元素进行映射操作，提供了灵活的方式来修改数据。

pandas map函数

`pandas` 中的 `map()` 函数用于将一个 Series 中的每个元素应用于一个函数，然后返回一个新的 Series。`map()` 函数通常用于对 Series 中的数据进行转换或映射。

以下是 `map()` 函数的基本语法：

s.map(func)

其中，`s` 是一个 Series，`func` 是一个可以应用于 Series 中每个元素的函数。`map()` 函数将 `func` 应用于 `s` 中的每个元素，然后返回一个新的 Series，其中包含每个元素被 `func` 转换后的结果。

下面是一个例子，演示如何使用 `map()` 函数将 Series 中的每个元素转换为大写字母：

import pandas as pd

s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'])

s_upper = s.map(lambda x: x.upper())

print(s_upper)

输出结果如下：

0     APPLE
1    BANANA
2    CHERRY
dtype: object

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含三个字符串的 Series。然后，我们使用 `map()` 函数将每个字符串转换为大写字母，并将结果存储在一个新的 Series 中。最后，我们输出新的 Series。

除了使用匿名函数，您还可以使用其他函数作为 `map()` 函数的参数，例如 `str.upper`、`str.lower`、`math.sqrt` 等。