DataFrame(10)：數據轉換——map()函數的使用

1、map()函數

1）map()函數作用

將序列中的每一個元素，輸入函數，最后將映射后的每個值返回合並，得到一個迭代器。

2）map()函數原理圖

原理解釋：上圖有一個列表，元素分別是從1-9。map()函數的作用就是，依次從這個列表中取出每一個元素，然后放到f(x)函數中，最終得到一個通過函數映射后的結果。

3）map()內置函數和Series的map()方法

① map作為python內置函數的用法

說明：依次取出序列(iterable)中的每一個元素，放到函數(function)中，最終得到一個迭代器，我們可以使用list或者for循環得到其中的元素。

② Series的map()方法

說明：依次取出序列(Series)中的每一個元素，放到函數(function)中，最終得到一個Series結果。

2、map()函數實例

讀取數據

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\test1.xlsx")
display(df)

結果如下：

            

① 將姓名轉換為首字母大寫，其余字母小寫

df = pd.read_excel(r"C:\Users\黃偉\Desktop\test1.xlsx")
display(df)

df["name"] = df["name"].map(str.capitalize)
display(df)

結果如下：

            

② 提取日期中的年、月、日

df = pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\test1.xlsx")
display(df)

# 注意：這里的日期列，是時間格式
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)

結果如下：

            

③ 求每個人的銷售額：銷售量*單價

df = pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\test1.xlsx")
display(df)

df["銷售額"] = list(map(lambda x,y:x*y,df["銷售量"],df["單價"]))
display(df)

結果如下：

            

④ 合並兩列

df = pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\test1.xlsx",sheet_name=1)
display(df)

df["姓名"] = list(map(lambda x,y:x+"_"+y,df["姓"],df["名"]))
display(df)

結果如下：

            

⑤ 將電話號碼中間4-8位替換為*

df = pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\test1.xlsx",sheet_name=1)
display(df)

df["隱藏真實電話"] = df["電話號碼"].astype("str").map(lambda x:x.replace(x[3:8],"*****"))
display(df)

結果如下：