Pandas map()函数的使用方法
Pandas map()函数是pandas中一个重要的函数，它可以用来将数据表中的某一列的值映射到另一列。其使用方法如下：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 定义映射关系
mapping = {1: 11, 2: 22, 3: 33}
# 使用map函数
df['C'] = df['A'].map(mapping)
# 打印结果
print(df)
输出结果如下：
A B C 0 1 4 11 1 2 5 22 2 3 6 33
从输出结果可以看出，A列中的值1、2、3分别映射到了mapping字典中的11、22、33，并存储在了C列中。
数值映射实例
下面我们来看一个更加实际的例子，假设我们有一个存放成绩的数据表，表中有两列，一列是成绩，另一列是等级，要求我们将成绩列中的数值映射到等级列中，我们可以使用Pandas map()函数来实现：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'grade': [90, 80, 70, 60, 50], 'level': [''] * 5})
# 定义映射关系
mapping = {90: 'A', 80: 'B', 70: 'C', 60: 'D', 50: 'E'}
# 使用map函数
df['level'] = df['grade'].map(mapping)
# 打印结果
print(df)
输出结果如下：
grade level 0 90 A 1 80 B 2 70 C 3 60 D 4 50 E
从输出结果可以看出，grade列中的值90、80、70、60、50分别映射到了mapping字典中的A、B、C、D、E，并存储在了level列中。