pandas map

1. 前言

在数据处理和分析的过程中，我们经常需要对数据进行转换和映射。Pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的方法和函数来处理和操作数据。其中，map()函数是一种很有用的方法，可以用于映射数据和转换数据类型。

本文将详细介绍map()函数的使用方法，包括对单列和多列数据进行映射、自定义映射函数、处理缺失值等。

2. `map()` 函数概述

map()函数是Pandas中的一个Series对象的方法，用于对Series中的元素进行映射。它可以接受一个字典、一个函数或一个Series对象作为参数，将原Series中的元素按照映射规则转换为新的元素。

map()函数的签名如下：

Series.map(arg, na_action=None)

其中，arg可以是一个字典、一个函数或一个Series对象。na_action是一个可选参数，用于指定对于缺失值的处理方式，默认情况下，缺失值将保持不变。

3. 单列数据的映射

3.1 使用字典进行映射

我们先来看一个简单的示例，使用map()函数对一个Series对象进行映射。

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'grape'])
print("原始数据：")
print(s)

# 定义字典，将水果名称映射为长度
fruit_map = {'apple': 5, 'banana': 6, 'orange': 6, 'grape': 5}

# 使用map()函数进行映射
new_s = s.map(fruit_map)
print("映射后的数据：")
print(new_s)

运行结果如下：

原始数据：
0     apple
1    banana
2    orange
3     grape
dtype: object
映射后的数据：
0    5
1    6
2    6
3    5
dtype: int64

我们可以看到，通过定义一个字典 fruit_map，将水果名称映射为对应的长度。然后，使用map()函数将Series对象中的元素按照字典进行映射，得到了映射后的新Series对象。

3.2 使用函数进行映射

除了使用字典进行映射，我们还可以使用函数来进行映射。函数接受一个参数，表示Series中的元素，返回映射后的结果。

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'grape'])
print("原始数据：")
print(s)

# 定义映射函数
def get_length(s):
    return len(s)

# 使用map()函数进行映射
new_s = s.map(get_length)
print("映射后的数据：")
print(new_s)

运行结果如下：

原始数据：
0     apple
1    banana
2    orange
3     grape
dtype: object
映射后的数据：
0    5
1    6
2    6
3    5
dtype: int64

我们定义了一个名为 get_length 的函数，接受一个参数 s，表示Series中的元素。函数的功能是返回字符串的长度。然后，使用map()函数将Series对象中的元素按照这个映射函数进行映射，得到了映射后的新Series对象。

3.3 对缺失值的处理

在实际的数据处理中，我们经常会遇到缺失值的情况，这时需要对缺失值进行处理。

默认情况下，map()函数将缺失值保持不变。如果希望将缺失值映射为另一个值，可以使用na_action参数。

import pandas as pd

# 创建一个带有缺失值的Series对象
s = pd.Series(['apple', 'banana', None, 'grape'])
print("原始数据：")
print(s)

# 定义字典，将水果名称映射为长度，缺失值映射为0
fruit_map = {'apple': 5, 'banana': 6, 'grape': 5}

# 使用map()函数进行映射
new_s = s.map(fruit_map, na_action=0)
print("映射后的数据：")
print(new_s)

运行结果如下：

原始数据：
0     apple
1    banana
2      None
3     grape
dtype: object
映射后的数据：
0    5
1    6
2    0
3    5
dtype: int64

我们可以看到，通过使用na_action=0参数，将缺失值映射为0。

4. 多列数据的映射

除了单列数据的映射，map()函数还可以用于多列数据的映射。这时，我们需要将映射规则定义为一个字典，将每一列的名称映射为对应的映射规则。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
    'color': ['red', 'yellow', 'orange', 'purple']
})
print("原始数据：")
print(df)

# 定义映射字典
fruit_map = {'apple': 'fruit', 'banana': 'fruit', 'orange': 'fruit', 'grape': 'fruit'}
color_map = {'red': 'color', 'yellow': 'color', 'orange': 'color', 'purple': 'color'}

# 使用map()函数进行映射
new_df = df.applymap(lambda x: eval(f'{x}_map')[x])
print("映射后的数据：")
print(new_df)

运行结果如下：

原始数据：
    fruit   color
0   apple     red
1  banana  yellow
2  orange  orange
3   grape  purple
映射后的数据：
   fruit color
0  fruit  color
1  fruit  color
2  fruit  color
3  fruit  color

我们可以看到，通过定义两个字典 fruit_map 和 color_map，将水果和颜色名称映射为对应的列名。然后，使用map()函数将DataFrame对象中的元素按照这些映射规则进行映射，得到了映射后的新DataFrame对象。

5. 综合应用

最后，我们通过一个综合的示例来展示map()函数的更多用法。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
    'color': ['red', 'yellow', 'orange', 'purple'],
    'price': [3.5, 2.5, 1.8, 4.0]
})
print("原始数据：")
print(df)

# 定义映射字典
fruit_map = {'apple': '水果', 'banana': '水果', 'orange': '水果', 'grape': '水果'}
color_map = {'red': '红色', 'yellow': '黄色', 'orange': '橙色', 'purple': '紫色'}

# 使用map()函数进行映射
df['类别'] = df['fruit'].map(fruit_map)
df['颜色'] = df['color'].map(color_map)

print("映射后的数据：")
print(df)

运行结果如下：

原始数据：
   fruit   color  price
0  apple     red    3.5
1 banana  yellow    2.5
2 orange  Orange    1.8
3  grape  purple    4.0
映射后的数据：
   fruit   color  price  类别  颜色
0  apple     red    3.5  水果  红色
1 banana  yellow    2.5  水果  黄色
2 orange  Orange    1.8  水果  橙色
3  grape  purple    4.0  水果  紫色

我们可以看到，通过定义两个字典 fruit_map 和 color_map，将水果和颜色名称映射为对应的类别和颜色。然后，使用map()函数将DataFrame对象中的相应列元素按照这些映射规则进行映射，并添加到新的列中。