map()函数: 语法: Series.map(arg, na_action=None) 参数 arg:函数, 字典或系列。指映射对应关系。 na_action:{无, ‘忽略’}, 默认值无。如果忽略, 它将返回空值, 而不将其传递给映射对应关系。 返回值 返回具有与调用者相同索引的Pandas系列。 举例说明: 原始数据如下: data_dict={ "City":["北京"...
Index.map(mapper[, na_action]):使用输入对应(字典,系列或函数)映射值。 Index.ravel([order]):返回基础数据的扁平值的ndarray Index.tolist():返回值列表。 Index.to_native_types([slicer]):格式化 self的 指定值并返回它们。 Index.to_series([index, name]):创建一个索引和值等于索引键的系列,该索引...
Series.map(arg, na_action=None) -> Series 1. map方法适用于Series,它基于传递给函数的参数将每个值进行映射。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...
map()还有一个参数na_action,类似R中的na.action,取值为None或ingore,用于控制遇到缺失值的处理方式,设置为ingore时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。 2.2apply() apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出。 但相较于map()针对单列Series进行处理,一...
map()还有一个参数na_action,类似R中的na.action,取值为'None'或'ingore',用于控制遇到缺失值的处理方式,设置为'ingore'时串行运算过程中将忽略Nan值原样返回。 2.2 apply() apply()堪称pandas中最好用的方法,其使用方式跟map()很像,主要传入的主要参数都是接受输入返回输出,但相较于map()针对单列Series进行...
DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs) -> DataFrame applymap与map非常相似,并且是使用apply内部实现的。applymap就像map一样,但是是在DataFrame上以elementwise的方式工作,但由于它是由apply内部实现的,所以它不能接受字典或Series作为输入——只允许使用函数。
DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs) -> DataFrame applymap与map非常相似,并且是使用apply内部实现的。applymap就像map一样,但是是在DataFrame上以elementwise的方式工作,但由于它是由apply内部实现的,所以它不能接受字典或Series作为输入——只允许使用函数。
map方法主要是运用在Series中，用来对Series中的元素进行转化。其语法及参数说明如下：语法：se.map(arg, na_action=None)参数说明：· arg:函数、字典或序列对应的映射 · na_action: 是否忽略NA，默认None 当传入参数arg为序列时，会将传入的序列中与原序列value相匹配的key，所对应的value映射到原序列的value中...
na_action参数可以取None或'ignore'作为其值。'ignore'值的na_action表示忽略Series中的NaN值,对它们不做任何处理。 示例:对 PandasSeries应用map()方法 importpandasaspdmy_series=pd.Series([85,87,90,89], index=["1","2","3","4"])altered_series=my_series.map({85:80,87:80,90:90,89:80})...
map()的主要任务用于映射具有公共列的两个系列的值。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, 并且值应唯一。 句法 Series.map(arg, na_action=None) 参数 arg:函数, 字典或系列。 它指的是映射对应关系。 na_action:{无, ‘忽略’}, 默认值无。如果忽略, 它将返回空值, 而...