极客笔记Pandas使用map()函数为Pandas Dataframe中的列做映射
在本文中，我们将介绍Pandas中map()函数的用法以及如何使用它为Pandas Dataframe中的列做映射。
阅读更多：Pandas 教程
map()函数概述
在Pandas中，map()函数是一种用法广泛的转换函数，它用于对象中的每个元素，返回一个新的Series，其中每个元素都被转换成另一个值。将map()函数应用于Pandas Dataframe中的整个列时，它会遍历该列中的每个元素，并将map函数应用于该元素，最终返回一个由新值构成的Series。
使用map()函数进行列的映射
下面我们来看一个简单的例子，看看如何使用map()函数对Pandas Dataframe中的列进行映射：
import pandas as pd
# 创建一个简单的Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3]})
# 创建一个映射字典
mapping = {'foo': 'red', 'bar': 'blue'}
# 使用map()函数进行映射
df['A'] = df['A'].map(mapping)
# 打印输出结果
print(df)
输出结果如下：
A B C D
0 red one 1 10
1 blue one 2 9
2 red two 3 8
3 blue three 4 7
4 red two 5 6
5 blue two 6 5
6 red one 7 4
7 red three 8 3
从上面的代码输出结果可以看出，我们使用map()函数对Pandas Dataframe中的‘A’列进行了映射，将‘foo’映射成‘red’，将‘bar’映射成‘blue’，最终返回了一个由新值构成的Series。
使用map()函数进行函数映射
除了将Python字典作为参数传递给map()函数，我们还可以使用一个函数来将其应用于Pandas Dataframe中的每个值。
下面我们来看一个简单的例子，看看如何使用map()函数进行函数映射：
import pandas as pd
# 创建一个简单的Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame({'comedy': ['Monty Python', 'Blackadder', 'Red Dwarf'],
'score': [9.7, 8.3, 8.1]})
# 定义一个函数来将评分转换为字母级别
def convert_grade(grade):
if grade >= 9.0:
return 'A'
elif grade >= 8.0:
return 'B'
elif grade >= 7.0:
return 'C'
elif grade >= 6.0:
return 'D'
else:
return 'F'
# 应用函数映射到Pandas Dataframe中的列
df['grade'] = df['score'].map(convert_grade)
# 打印输出结果
print(df)
输出结果如下：
comedy score grade
0 Monty Python 9.7 A
1 Blackadder 8.3 B
2 Red Dwarf 8.1 B
从上面的代码输出结果可以看出，我们使用了一个名为convert_grade()的函数，将函数应用于‘score’列，并使用map()函数创建了一个新的‘grade’列。最终返回了一个由新值构成的Series。
使用map()函数对数据进行清洗和处理
使用map()函数对Pandas Dataframe中的列进行映射可以是我们对数据进行清洗和处理的一个重要工具之一。
下面我们来看另一个实际的例子，展示如何使用map()函数对数据进行清洗和处理：
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 定义一个函数将美元数值转换为欧元
def convert_currency(amount):
return amount * 0.85
# 创建一个映射字典以将国家名称缩写映射到完整的名称
country_mapping = {'UK': 'United Kingdom', 'US': 'United States', 'CA': 'Canada', 'DE': 'Germany', 'FR': 'France'}
# 应用函数映射来清洗数据
df['Sales'] = df['Sales'].map(convert_currency)
df['Country'] = df['Country'].map(country_mapping)
# 将字符串转换为日期
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# 将数据按照日期和国家进行排序
df = df.sort_values(['Country', 'Date'], ascending=[True, False])
# 保存清洗好的数据到新的csv文件中
df.to_csv('clean_sales_data.csv', index=False)
# 打印出前5行记录
print(df.head())
输出结果如下：
Date Country Product Sales
15684 2022-02-28 Canada A15 133.0
13970 2022-02-28 Canada A14 42.5
14354 2022-02-28 Canada A12 29.3
15889 2022-02-28 Germany A11 299.0
15702 2022-02-28 United Kingdom A19 420.0
从上面的代码输出结果可以看出，我们使用map()函数对‘Sales’列进行了映射，将美元转换成欧元，使用map()函数将国家名称缩写映射到完整的名称。我们还使用to_datetime()函数将字符串转换为日期，并使用sort_values()函数按照日期和国家进行排序。最终我们将清洗好的数据保存到了一个新的csv文件中。
总结
在Pandas中，map()函数是一个非常有用的工具，它用于对象中的每个元素，返回一个新的Series，其中每个元素都被转换成另一个值。我们可以使用map()函数将Python字典或函数应用于Pandas Dataframe中的列，从而进行清洗和处理数据。这使我们更容易地从混乱的数据中提取有用的信息并进行分析。