对pandas中Series的map函数详解
Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。
使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。
（DataFrame中对应的是applymap()函数，当然DataFrame还有apply()函数）
1、字典映射
importpandasaspd
frompandasimportSeries,DataFrame
data=DataFrame({'food':['bacon','pulledpork','bacon','Pastrami',
'cornedbeef','Bacon','pastrami','honeyham','novalox'],
'ounces':[4,3,12,6,7.5,8,3,5,6]})
meat_to_animal={
'bacon':'pig',
'pulledpork':'pig',
'pastrami':'cow',
'cornedbeef':'cow',
'honeyham':'pig',
'novalox':'salmon'}
data['animal']=data['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal)
data
data['food'].map(lambdax:meat_to_animal[x.lower()])
2、应用函数
In[579]:importpandasaspd
In[580]:frompandasimportSeries,DataFrame
In[581]:index=pd.date_range('2017-08-15',periods=10)
In[582]:ser=Series(list(range(10)),index=index)
In[583]:ser
Out[583]:
2017-08-150
2017-08-161
2017-08-172
2017-08-183
2017-08-194
2017-08-205
2017-08-216
2017-08-227
2017-08-238
2017-08-249
Freq:D,dtype:int64
In[585]:ser.index.map(lambdax:x.day)
Out[585]:Int64Index([15,16,17,18,19,20,21,22,23,24],dtype='int64')
In[586]:ser.index.map(lambdax:x.weekday)
Out[586]:Int64Index([1,2,3,4,5,6,0,1,2,3],dtype='int64')
In[587]:ser.map(lambdax:x+10)
Out[587]:
2017-08-1510
2017-08-1611
2017-08-1712
2017-08-1813
2017-08-1914
2017-08-2015
2017-08-2116
2017-08-2217
2017-08-2318
2017-08-2419
Freq:D,dtype:int64
In[588]:deff(x):
...:ifx<5:
...:returnTrue
...:else:
...:returnFalse
...:
In[589]:ser.map(f)
Out[589]:
2017-08-15True
2017-08-16True
2017-08-17True
2017-08-18True
2017-08-19True
2017-08-20False
2017-08-21False
2017-08-22False
2017-08-23False
2017-08-24False
Freq:D,dtype:bool
以上这篇对pandas中Series的map函数详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。