一、map()函数
1）map()函数做用
将序列中的每个元素，输入函数，最后将映射后的每一个值返回合并，获得一个迭代器。python
2）map()函数原理图
原理解释：上图有一个列表，元素分别是从1-9。map()函数的做用就是，依次从这个列表中取出每个元素，而后放到f(x)函数中，最终获得一个经过函数映射后的结果。web
3）map()内置函数和Series的map()方法
① map做为python内置函数的用法
说明：依次取出序列(iterable)中的每个元素，放到函数(function)中，最终获得一个迭代器，咱们可使用list或者for循环获得其中的元素。api
② Series的map()方法
说明：依次取出序列(Series)中的每个元素，放到函数(function)中，最终获得一个Series结果。微信
二、map()函数实例
读取数据app
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx")
display(df)
结果以下：编辑器
① 将姓名转换为首字母大写，其他字母小写
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx")
display(df)
df["name"] = df["name"].map(str.capitalize)
display(df)
结果以下：函数
② 提取日期中的年、月、日
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx")
display(df)
# 注意：这里的日期列，是时间格式
df["year"] = df["日期"].map(lambda x:x.year)
df["month"] = df["日期"].map(lambda x:x.month)
df["day"] = df["日期"].map(lambda x:x.day)
display(df)
结果以下：flex
③ 求每一个人的销售额：销售量*单价
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx")
display(df)
df["销售额"] = list(map(lambda x,y:x*y,df["销售量"],df["单价"]))
display(df)
结果以下：ui
④ 合并两列
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx",sheet_name=1)
display(df)
df["姓名"] = list(map(lambda x,y:x+"_"+y,df["姓"],df["名"]))
display(df)
结果以下：url
⑤ 将电话号码中间4-8位替换为*
df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\test1.xlsx",sheet_name=1)
display(df)
df["隐藏真实电话"] = df["电话号码"].astype("str").map(lambda x:x.replace(x[3:8],"*****"))
display(df)
结果以下：
DataFrame(2)：DataFrame经常使用属性说明
DataFrame(5)：DataFrame的增、删、改、查
DataFrame(6)：DataFrame运算——算术运算
DataFrame(7)：DataFrame运算——逻辑运算
本文分享自微信公众号 - 凹凸数据（alltodata）。
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