python中如何使用map()函数

今天就跟大家聊聊有关python中如何使用map()函数,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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函数介绍

map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

 

语法

map() 函数语法:map(function, iterable, ...)

 

参数

function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列

 

返回值

Python 2.x 返回列表。Python 3.x 返回迭代器。

 

实例

以下实例展示了 map() 的使用方法:

  >>>def square(x) :            # 计算平方数
...     return x ** 2
>>> map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]
>>> map(lambda x: x ** 2, [1, 2, 3, 4, 5])  # 使用 lambda 匿名函数
[1, 4, 9, 16, 25]
# 提供了两个列表,对相同位置的列表数据进行相加
>>> map(lambda x, y: x + y, [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10])
[3, 7, 11, 15, 19]
 
 

应用数据清洗

假设我们拿到下面的一份CSV数据:

序号城市
1中国上海
2中国北京
3澳大利亚
4美国

我们目的是将中国的国家和城市提取出来分成两列,然后外国的国家和城市不变。怎么实现呢?这就用到我们刚刚将的map()函数啦,将城市列作用于我们定义的函数,一起来看看怎么实现?

  # 城市: 提取国家和城市
def transform_country(x):
    if '中国' in x:
        return '中国'
    else:
        return x 
    
def transform_city(x):
    if '中国' in x:
        return x[2:]
    else:
        return x 

df['国家'] = df.城市.map(lambda x: transform_country(x))
df['城市'] = df.城市.map(lambda x: transform_city(x))
 

最后的目标结果变成这样:

序号国家城市
1中国上海
2中国北京
3澳大利亚澳大利亚
4美国美国

看完上述内容,你们对python中如何使用map()函数有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。


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