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。

series对象map方法用法描述

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。

series对象map方法用法实例

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。