Python3中，想要进行数据清洗可以使用pandas中series对象map方法，series对象map方法 将映射用于数据转换，相当于Dataframe中的apply函数，只不过是针对Series的，本文向大家介绍pandas中series对象map方法使用介绍。
一、Series的map方法描述
可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。
使用map函数，则是对Series进行逐元素操作。
通过函数（映射）使用Series的map方法接受列数据：修改对象中的子集的值。
功能：使用map是一种实现元素级转换以及其他数据清理工作的便捷方式。
注意：所有字符串和正则表达式方法都能被应用于各个值（传入lambda表达式或其他函数），但是如果存在NA就会报错。
二、使用实例
data=pd.Dataframe({'food':['bacon','pulled pork','bacon','Pastrami',
'corned beef','bacon','pastrami',
'honey ham','nova lox'],
'ounces':[4,3,12,6,7.5,8,3,5,6]})
print(data)
meat_to_animal={
'bacon':'pig',
'pulled pork':'pig',
'pastrami':'cow',
'corned beef':'cow',
'honey ham':'pig',
'nova lox':'salmon'}
lowercased=data['food'].str.lower() #转换成Series
print(lowercased)
data['animal']=lowercased.map(meat_to_animal)
print(data)以上就是pandas中series对象map方法使用介绍，希望能对你有所帮助哟~更多python学习推荐：python教程。
