pandas map（）

pandas中的map()函数是用来对Series或DataFrame中的每个元素进行映射操作的方法。它可以接受一个字典、函数或者Series作为参数，并将其中的每个元素根据指定的映射规则进行转换。

如果传入一个字典作为参数，那么map()函数将根据字典的键值对将Series或DataFrame中的元素进行映射转换。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

mapping = {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'c': 'cherry'}

df['B'] = df['B'].map(mapping)

以上代码中，我们传入了一个字典`mapping`，将列'B'中的元素进行映射转换，使得'a'转换为'apple'，'b'转换为'banana'，'c'转换为'cherry'。最终结果如下：

   A       B
0  1   apple
1  2  banana
2  3  cherry
3  4       d
4  5       e

除了字典外，我们还可以传入一个函数作为参数。这样，map()函数将会根据该函数对每个元素进行映射转换。例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}

df = pd.DataFrame(data)
def square(x):
    return x ** 2

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

以上代码中，我们定义了一个函数`square()`，将每个元素平方。然后使用map()函数将列'A'中的元素进行映射转换，最终结果如下：

    A
0   1
1   4
2   9
3  16
4  25

总之，pandas的map()函数提供了一种方便的方式对Series或DataFrame中的元素进行映射转换。