AI Python | pandas.map()

Python | pandas.map()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-map/

pandas.map()用于映射一列相同的两个系列的值。对于映射两个系列，第一个系列的最后一列应该与第二个系列的索引列相同，并且值应该是唯一的。

语法:

Series.map(arg, na_action=None)

参数:

arg : 函数、dict 或 Series

na _ action:{无，【忽略】} 如果“忽略”，传播 NA 值，而不将其传递给映射对应关系。 na_action 检查 na 值并在映射时忽略它，以防“忽略”

返回类型:

Pandas Series with same as index as caller

示例#1: 在以下示例中，两个系列由相同的数据组成。pokemon_names 列和 pokemon_types 索引列是相同的，因此 Pandas.map()匹配两个列的其余部分，并返回一个新的序列。

注意: ->map 函数调用者的第二列必须与传递序列的索引列相同。 - > 常用列的值也必须唯一。

import pandas as pd

#reading csv files
pokemon_names = pd.read_csv("pokemon.csv", usecols = ["Pokemon"],
                                                  squeeze = True)

#usecol is used to use selected columns
#index_col is used to make passed column as index
pokemon_types = pd.read_csv("pokemon.csv", index_col = "Pokemon",
                                                  squeeze = True)

#using pandas map function
new=pokemon_names.map(pokemon_types)

print (new)