pandas 0.23 - Series.map()

pandas.Series.map




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pandas.Series.map

Series.map(arg, na_action=None) [source]

इनपुट पत्राचार का उपयोग करके श्रृंखला के मानचित्र मूल्य (एक तानाशाह, श्रृंखला या फ़ंक्शन)।

पैरामीटर:

arg : फ़ंक्शन, तानाशाही या श्रृंखला

मैपिंग पत्राचार।

na_action : {कोई नहीं, 'अनदेखा'}

यदि 'अनदेखा' किया जाता है, तो एनए मूल्यों का प्रचार करें, उन्हें मैपिंग पत्राचार के पास किए बिना।

यह दिखाता है:

y : श्रृंखला

कॉलर के रूप में एक ही सूचकांक।

यह भी देखें

Series.apply
एक श्रृंखला पर और अधिक जटिल कार्यों को लागू करने के लिए।
DataFrame.apply
एक फ़ंक्शन पंक्ति- / कॉलम-वार लागू करें।
DataFrame.applymap
एक पूरे DataFrame पर एक तत्व तत्व को लागू करें।

टिप्पणियाँ

जब arg एक डिक्शनरी होती है, तो सीरीज़ में मान जो डिक्शनरी में नहीं होते (चाबियों के रूप में) NaN बदल जाते हैं। हालाँकि, यदि डिक्शनरी एक __missing__ उपवर्ग है जो __missing__ को परिभाषित करता है (यानी डिफ़ॉल्ट मानों के लिए एक विधि प्रदान करता है), तो यह डिफ़ॉल्ट NaN बजाय प्रयोग किया जाता है:

>>> from collections import Counter
>>> counter = Counter()
>>> counter['bar'] += 1
>>> y.map(counter)
1    0
2    1
3    0
dtype: int64

उदाहरण

आउटपुट के लिए मैप इनपुट (दोनों प्रकार की Series ):

>>> x = pd.Series([1,2,3], index=['one', 'two', 'three'])
>>> x
one      1
two      2
three    3
dtype: int64
>>> y = pd.Series(['foo', 'bar', 'baz'], index=[1,2,3])
>>> y
1    foo
2    bar
3    baz
>>> x.map(y)
one   foo
two   bar
three baz

यदि arg एक डिक्शनरी है, तो डिक्शनरी की मैपिंग के अनुसार परिवर्तित मूल्यों के साथ एक नई श्रृंखला लौटाएं:

>>> z = {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C'}
>>> x.map(z)
one   A
two   B
three C

मैपिंग फ़ंक्शन द्वारा NA मान प्रभावित होते हैं या नहीं यह नियंत्रित करने के लिए na_action का उपयोग करें।

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan])
>>> s2 = s.map('this is a string {}'.format, 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('this is a string {}'.format, na_action='ignore')
0    this is a string 1.0
1    this is a string 2.0
2    this is a string 3.0
3                     NaN
dtype: object