Pandas Series Series.map() 함수

  2. 함수 참조
  3. Python Pandas 함수
  4. Pandas Series Series.map() 함수
Minahil Noor 2023년1월30일
Pandas Pandas Series
  1. pandas.Series.map()구문
  2. 예제 코드: Series.map()
  3. 예제 코드: 사전을arg 매개 변수로 전달하는Series.map()
  4. 예제 코드: 함수를arg 매개 변수로 전달하는Series.map()
  5. 예제 코드: Series.map()을 DataFrame에 적용
Pandas Series Series.map() 함수

Python Pandas Series.map() 함수는Series의 값을 대체합니다. 대체 값은 Series, 사전 또는 함수에서 파생 될 수 있습니다. 이 기능은 Series에서만 작동합니다. 이 함수를DataFrame에 적용하면AttributeError가 생성됩니다.

pandas.Series.map()구문

Series.map(arg, na_action=None)

매개 변수
arg 함수, 사전또는 Series입니다. 대체 할 값은이 함수, 사전 또는 Series에서 파생됩니다.
na_action 이 매개 변수는 None및 ignore의 두 가지 값을 허용합니다. 기본값은 None입니다. 값이 ignore이면 파생 된 값을 NaN 값에 매핑하지 않습니다. NaN값을 무시합니다.

반환

호출자와 동일한 인덱스를 가진Series를 반환합니다.

예제 코드: Series.map()

na_action 매개 변수를 전달한 후 출력을 확인하기 위해NaN 값을 포함하는Series를 생성합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

series = pd.Series(['Rose', 
                    'Lili', 
                    'Tulip', 
                    np.NaN, 
                    'Orchid', 
                    'Hibiscus', 
                    'Jasmine', 
                    'Daffodil',
                    np.NaN , 
                    'SunFlower', 
                    'Daisy'])

print(series)

Series의 예는 다음과 같습니다.

0          Rose
1          Lili
2         Tulip
3           NaN
4        Orchid
5      Hibiscus
6       Jasmine
7      Daffodil
8           NaN
9     SunFlower
10        Daisy
dtype: object

NumPy를 사용하여NaN 값을 생성합니다.

매개 변수 arg는 필수 매개 변수입니다. 전달되지 않으면 함수는TypeError를 생성합니다. 먼저 Series를arg 매개 변수로 전달합니다.

두 시리즈를 매핑하려면 첫 번째 시리즈의 마지막 열이 두 번째 시리즈의 색인과 동일해야합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

first_series = pd.Series(
    [
        "Rose",
        "Lili",
        "Tulip",
        np.NaN,
        "Orchid",
        "Hibiscus",
        "Jasmine",
        "Daffodil",
        np.NaN,
        "SunFlower",
        "Daisy",
    ]
)

second_series = pd.Series(
    [23, 34, 67, 90, 21, 45, 29, 70, 56],
    index=[
        "Rose",
        "Lili",
        "Tulip",
        "Orchid",
        "Hibiscus",
        "Jasmine",
        "Daffodil",
        "SunFlower",
        "Daisy",
    ],
)

series1 = first_series.map(second_series)
print(series1)

출력:

0     23.0
1     34.0
2     67.0
3      NaN
4     90.0
5     21.0
6     45.0
7     29.0
8      NaN
9     70.0
10    56.0
dtype: float64

이 함수는 두Series를 비교 한 후 값을 대체했습니다.

예제 코드: 사전을arg 매개 변수로 전달하는Series.map()

import pandas as pd
import numpy as np

series = pd.Series(
    [
        "Rose",
        "Lili",
        "Tulip",
        np.NaN,
        "Orchid",
        "Hibiscus",
        "Jasmine",
        "Daffodil",
        np.NaN,
        "SunFlower",
        "Daisy",
    ]
)

dictionary = {
    "Rose": "One",
    "Lili": "Two",
    "Orchid": "Three",
    "Jasmine": "Four",
    "Daisy": "Five",
}

series1 = series.map(dictionary)
print(series1)

출력:

0       One
1       Two
2       NaN
3       NaN
4     Three
5       NaN
6      Four
7       NaN
8       NaN
9       NaN
10     Five
dtype: object

사전에없는Series의 값은NaN 값으로 대체됩니다.

예제 코드: 함수를arg 매개 변수로 전달하는Series.map()

이제 함수를 매개 변수로 전달합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

series = pd.Series(
    [
        "Rose",
        "Lili",
        "Tulip",
        np.NaN,
        "Orchid",
        "Hibiscus",
        "Jasmine",
        "Daffodil",
        np.NaN,
        "SunFlower",
        "Daisy",
    ]
)

series1 = series.map("The name of the flower is {}.".format)
print(series1)

출력:

0          The name of the flower is Rose.
1          The name of the flower is Lili.
2         The name of the flower is Tulip.
3           The name of the flower is nan.
4        The name of the flower is Orchid.
5      The name of the flower is Hibiscus.
6       The name of the flower is Jasmine.
7      The name of the flower is Daffodil.
8           The name of the flower is nan.
9     The name of the flower is SunFlower.
10        The name of the flower is Daisy.
dtype: object

여기에서는 string.format() 함수를 매개 변수로 전달했습니다. 이 함수는NaN 값에도 적용되었습니다. 이 함수를 NaN 값에 적용하지 않으려면ignore 값을na_action 매개 변수에 전달합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

series = pd.Series(
    [
        "Rose",
        "Lili",
        "Tulip",
        np.NaN,
        "Orchid",
        "Hibiscus",
        "Jasmine",
        "Daffodil",
        np.NaN,
        "SunFlower",
        "Daisy",
    ]
)

series1 = series.map("The name of the flower is {}.".format, na_action="ignore")
print(series1)

출력:

0          The name of the flower is Rose.
1          The name of the flower is Lili.
2         The name of the flower is Tulip.
3                                      NaN
4        The name of the flower is Orchid.
5      The name of the flower is Hibiscus.
6       The name of the flower is Jasmine.
7      The name of the flower is Daffodil.
8                                      NaN
9     The name of the flower is SunFlower.
10        The name of the flower is Daisy.
dtype: object

위의 예제 코드는NaN 값을 무시했습니다.

예제 코드: Series.map()을 DataFrame에 적용

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "Attendance": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 75, 4: 95},
        "Name": {0: "Olivia", 1: "John", 2: "Laura", 3: "Ben", 4: "Kevin"},
        "Obtained Marks": {0: 56, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 67},
    }
)

dataframe1 = dataframe.map("The flower name is {}.".format)
print(dataframe1)

출력:

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'map'

이 함수는AttributeError를 생성했습니다.

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