pandas.Series.map()是pandas库中的一个函数，其主要作用是对Series对象的每个元素应用指定的函数，返回的是一个新的Series对象。
使用方法：
pandas.Series.map(func, na_action=None)
其中，func是自定义的函数或系统内置的函数；na_action是可选参数，用于指定对于缺失值的处理方式。
例如：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 定义一个函数，用于求平方
def square(x):
return x**2
new_s = s.map(square)
print(new_s)输出结果为：
0 1
1 4
2 9
3 16
4 25
dtype: int64在上述代码中，我们定义了一个自定义函数square，该函数可以计算一个数的平方。然后，我们将该函数作为参数传递给Series对象的map()函数，用于对每个元素求平方，生成一个新的Series对象new_s。
另一个实例：
import pandas as pd
# 创建一个Series对象
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry'])
d = {
'apple': 'fruit',
'banana': 'fruit',
'cherry': 'berry'
}
new_s = s.map(d)
print(new_s)输出结果为：
0 fruit
1 fruit
2 berry
dtype: object在这个例子中，我们创建了一个包含水果名称的Series对象，然后定义了一个字典d，将每个水果名称映射到其相应的水果类别。然后，我们将该字典作为参数传递给Series对象的map()函数，用于对每个元素进行映射，生成一个新的Series对象new_s，其中包含每个水果的类别。
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