pandas中series对象map方法的使用案例

小编给大家分享一下pandas中series对象map方法的使用案例，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

python的五大特点是什么

Python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如c++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

python3中，想要进行数据清洗可以使用pandas中series对象map方法，series对象map方法 将映射用于数据转换，相当于DataFrame中的apply函数，只不过是针对Series的。

一、Series的map方法描述

可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。 

使用map函数，则是对Series进行逐元素操作。

通过函数（映射）使用Series的map方法接受列数据：修改对象中的子集的值。

功能：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。 

注意：所有字符串和正则表达式方法都能被应用于各个值（传入lambda表达式或其他函数），但是如果存在NA就会报错。

二、使用实例

data=pd.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]})print(data)meat_to_animal={        'bacon':'pig',        'pulled pork':'pig',       'pastrami':'cow',       'corned beef':'cow',       'honey ham':'pig',       'nova lox':'salmon'}lowercased=data['food'].str.lower() #转换成Seriesprint(lowercased)data['animal']=lowercased.map(meat_to_animal)print(data)

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