在映射Series内部的字典以标记分类值时，将输出Series设置为全部为空

，意味着将Series中的所有值都映射为空值。

这种操作可以通过使用pandas库中的Series.map()方法来实现。Series.map()方法可以接受一个字典作为参数，将Series中的每个值根据字典进行映射转换。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Series
s = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'A', 'B'])

# 创建一个字典用于映射
mapping = {'A': '', 'B': '', 'C': ''}

# 将Series中的值映射为空值
s_mapped = s.map(mapping)

print(s_mapped)

输出结果为：

0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
dtype: object

在这个例子中，原始的Series中的值'A'、'B'、'C'被映射为空值，因此输出的Series中的所有值都变为了NaN。

这种操作可以用于将某些特定的分类值标记为空值，例如将'A'、'B'、'C'这些分类值标记为空字符串。这在数据清洗和数据预处理的过程中经常会用到。

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'b', 'c', 'a']) print(obj2 > 0) print(obj2[obj2 > 0]) print(obj2 * 10) 还可以将Series看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射...你可以传入排好序的字典的键以改变顺序： # 在这个例子中，sdata中跟states索引相匹配的那3个值会被找出来并放到相应的位置上， # 但由于 "California" 所对应的sdata值找不到...NumPy的MaskedArray 类似于“二维ndarray”的情况，只是掩码值在结果DataFrame会变成NA/缺失值如果设置了DataFrame的index和columns的name属性...Index会被完全使用，就像没有任何复制一样 method 插值（填充）方式 fill_value 在重新索引的过程中，需要引入缺失值时使用的替代值 limit 前向或后向填充时的最大填充量 tolerance...向前后向后填充时，填充不准确匹配项的最大间距（绝对值距离) level 在Multilndex的指定级别上匹配简单索引，否则选取其子集 copy 默认为True，无论如何都复制；如果为False，则新旧相等就不复制

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