data.gender.map("This kid's gender is {}".format) 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...
Pandas 数据分析实战 第 2 章 Series Series 是 Pandas 的核心数据结构之一,是一个用于同构数据的一维标记数组。Series 可以设置索引,没有设置的话,Pandas 会设置默认的索引,从 0 开始的线性索引。 创建一个 Series 对象 import pandas a
map Series.map(arg, na_action=None) -> Series 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...
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...
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) 1. 2. 3. 4. 5. 虽然apply不接受字典,但也可以完成同样的操作。
DataFrame.applymap(func,na_action=None,**kwargs)->DataFrame 代码语言:javascript 复制 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。
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。
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。
映射所有数组类型时可以忽略NaN类值 在以前版本,可空类型上调用map会在存在类似nan的值时触发错误。而现在可以设定na_action= " ignore "参数,将忽略所有类型数组中的nan值。 以下是发行说明中的一个例子: In [5]: ser = pd.Series(["a", "b", np.nan], dtype="category") ...
dtype: object>>> s.map('I am a {}'.format, na_action='ignore') 0 I am a cat 1 I am a dog 2 NaN 3 I am a rabbit dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. apply