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在pandas中,Series.map的na_action参数有什么作用

在pandas中,Series.map()函数用于将Series对象中的每个元素映射到另一个值。na_action参数用于指定在遇到缺失值(NaN)时的处理方式。

na_action参数有两个可选值:

  1. 'ignore':忽略缺失值。当遇到缺失值时,不对其进行映射,保持原样。
  2. 'raise':抛出异常。当遇到缺失值时,抛出ValueError异常。

na_action参数的默认值为'ignore',即忽略缺失值。

应用场景:

  • 当需要将Series对象中的每个元素映射到另一个值时,可以使用Series.map()函数。例如,将某一列的性别数据映射为0和1,可以使用map函数将"男"映射为0,"女"映射为1。
  • 当需要对缺失值进行特殊处理时,可以使用na_action参数。例如,当遇到缺失值时,可以选择忽略或抛出异常,以便进行后续的数据处理或错误处理。

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