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对pandas中Series的map函数详解

时间:2021-03-20 00:43     来源/作者:晓东邪

Seriesmap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

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import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
 
data = DataFrame({'food':['bacon','pulled pork','bacon','Pastrami',
   'corned beef','Bacon','pastrami','honey ham','nova lox'],
     'ounces':[4,3,12,6,7.5,8,3,5,6]})
meat_to_animal = {
 'bacon':'pig',
 'pulled pork':'pig',
 'pastrami':'cow',
 'corned beef':'cow',
 'honey ham':'pig',
 'nova lox':'salmon' }
 
data['animal'] = data['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal)
data
 
data['food'].map(lambda x: meat_to_animal[x.lower()])

2、应用函数

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In [579]: import pandas as pd
 
In [580]: from pandas import Series, 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]:
2017-08-15 0
2017-08-16 1
2017-08-17 2
2017-08-18 3
2017-08-19 4
2017-08-20 5
2017-08-21 6
2017-08-22 7
2017-08-23 8
2017-08-24 9
Freq: D, dtype: int64
 
 
In [585]: ser.index.map(lambda x: x.day)
Out[585]: Int64Index([15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24], dtype='int64')
 
In [586]: ser.index.map(lambda x: x.weekday)
Out[586]: Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3], dtype='int64')
 
In [587]: ser.map(lambda x: x+10)
Out[587]:
2017-08-15 10
2017-08-16 11
2017-08-17 12
2017-08-18 13
2017-08-19 14
2017-08-20 15
2017-08-21 16
2017-08-22 17
2017-08-23 18
2017-08-24 19
Freq: D, dtype: int64
 
In [588]: def f(x):
  ...:  if x < 5:
  ...:   return True
  ...:  else:
  ...:   return False
  ...: 
 
In [589]: ser.map(f)
Out[589]:
2017-08-15  True
2017-08-16  True
2017-08-17  True
2017-08-18  True
2017-08-19  True
2017-08-20 False
2017-08-21 False
2017-08-22 False
2017-08-23 False
2017-08-24 False
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服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/53180510

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