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...
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...
Pandas 2.1增强了对PyArrow的支持。官方在这次更新中使用最大的高亮字体宣布PyArrow 将是 Pandas 3.0的基础依赖,这说明Panda 是认定了PyArrow了。 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...
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...
skipna 参数传递 False 强制包含缺失的值 numbers.sum(skipna=False) nan sum(min_count = 3) min_count 参数设置有效值的最小数量,只有当 Series 至少包含这么多有效值的时候,Pandas 才会计算它的和 numbers.sum(min_count=3) 15.0 product() 将所有 Series 值相乘 numbers.product() 120.0 product...
DataFrame.applymap(func, na_action=None, **kwargs) 为了说明,模拟一份简单的数据: 可以看到,上面的数据都是一个类型float64。 每个数据加1 每个数据保留3位小数 格式化输出数据:每个数据保留3位小数 改变数据类型 上面的模拟数据df的数据类型是float64,现在将它们统一转成str类型: ...
na_action的工作原理和map中的一样。 transform 代码语言:javascript 复制 代码语言:javascript 复制 DataFrame.transform(func,axis=0,*args,**kwargs)->DataFrame 代码语言:javascript 复制 前两个函数工作在元素级别,而transform工作在列级别。我们可以通过transform来使用聚合逻辑。
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。
· 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。# 根据指定序列进行一一映射<<< se1 =pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4})<<< se1a 1b 2c 3d 4dtype: ...
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 本节主要讲述map()函数的主要用法和相比于方法的优点 1、map()用法 ...