利用函式或對映進行資料轉換 （map）

2021-09-07 09:41:09 字數 2033 閱讀 3445

先來看個資料

meat_to_animal =
series的map方法可以接受乙個函式或含有對映關係的字典型物件， 但是這裡有乙個小問題， 即有些肉類

的首字母大寫了， 而另一些則沒有。因此， 我們還需要將各個值轉換為小寫：

各種方法：

df = dataframe()


print


(df)


meat_to_animal =


#df['animal'] = df['food'].map(str.lower).map(meat_to_animal)


#print(df)


#df['animal'] = df['food'].map(meat_to_animal)


#print(df)


df1 = df['


food


'].map(str.lower).map(meat_to_animal)


print


(df1)


print("


-----------------------")


df3 = df["


food


"].map(lambda


x:meat_to_animal[x.lower()])


print


(df3)


print('


---------------------


') #此方法得到的是key， 不是value了， 特此表明


df2 = df["


food


"].map(lambda


x:x.lower(), meat_to_animal)


print(df2)



df = dataframe()


print


(df)


meat_to_animal =


df['


ounces


'] = df['


food


'].map(str.lower).map(meat_to_animal)


print(df)
view code

>>>x


one   1two   2three 3


>>>y


1foo


2bar


3baz


>>>x.map(y)


one   foo


two   bar


three baz
還有個na_nation引數， 如果需要看原始碼

>>> s = pd.series([1, 2, 3, np.nan])


>>> s2 = s.map(lambda x: '


this is a string {}


'.format(x),


na_action=none)


0    this 


is a string 1.0


1    this is a string 2.0


2    this is a string 3.0


3    this is


a string nan


dtype: object


>>> s3 = s.map(lambda x: '


this is a string {}


'.format(x),


na_action='


ignore')


0    this 


is a string 1.0


1    this is a string 2.0


2    this is a string 3.0


3nan


dtype: object

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