arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。 例如想用映射替换性别的分类表示时: GENDER_ENCODING = { "male": 0, "female": 1 } df["gender"].map(GENDER_ENCODING) 虽然apply不...
na_action 不常用的参数,只有当 arg 参数是字典时,该参数才会生效。默认值是 None,表示对调用方中的所有值进行映射;而当参数值为 'ignore' 时,表示直接忽略缺失值,无论映射字典中是否包含缺失值的映射,都返回空值。 与apply()函数不同,Pandas 中的map()函数是 Series 类型独有的属性函数,所以其调用方只能是...
arg可以是一个函数——就像apply可以取的一样——也可以是一个字典或一个Series。 na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。 例如想用映射替换性别的分类表示时: GENDER_ENCODING = { "male": 0, "female": 1 } df["gender"].map(GENDER_ENCODING) 虽然apply不...
Series.map(arg, na_action=None) 参数: arg:函数、字典类数据、Series;映射对应关系 na_action{None, ‘ignore’}:默认为None;处理NaN变量,如果为None则不处理NaN对象,如果为‘ignore’则将NaN对象当做普通对象带入规则。 返回Series 二、pandas.Series.map()用法和优点 ...
apply(custom_isnull) 在上面的代码中,我们定义了一个名为custom_isnull()的函数,它首先判断值是否为字符串类型且等于'NA',如果是,则返回False,表示不是缺失值;否则,调用pd.isnull()函数判断是否为缺失值。 这样,我们就可以使用自定义的isnull函数来忽略'NA',并对数据进行相应的处理。
na_action是指定序列的NaN值如何处理。当设置为"ignore "时,arg将不会应用于NaN值。 例如想用映射替换性别的分类表示时: GENDER_ENCODING= {"male":0,"female":1} df["gender"].map(GENDER_ENCODING) 虽然apply不接受字典,但也可以完成同样的操作。
5.Series的.map(arg,na_action=None)方法会应用到Series的每个元素上: arg:一个函数、字典或者Series。如果为字典或者Series,则它是一种映射关系,键/index label就是自变量,值就是返回值。 na_action:如果为ignore,则忽略NaN 返回相同index的一个Series
applymap(func, na_action)(since v1.2+):na_action: {None, 'ignore'}, default None; 'ignore': without passing NaN to func apply(func, axis=0, ...)沿轴向axis应用函数func。 如沿着列向时,则映射函数的实参将是一个行,对映射函数应用列个数次数。
我们可以用分组平均值去填充NA: fill_mean = lambda g: g.fillna(g.mean()) # 相当于我们把填充平均值的操作在每一个分组内的DataFrame上进行操作 print(df.groupby('key1').apply(fill_mean)) # 按照key1进行分组再填充 print() print(df.groupby('key2').apply(fill_mean)) # 换了分组的依据,填充...
Series.map(arg, na_action=None) 举个例子,把序列中的文本按照特定的格式替换为新的文本: s = pd.Series(['cat','dog', np.nan,'rabbit']) s 0 cat1dog2NaN3rabbit dtype: object s.map('I like a {}'.format, na_action='ignore') ...