大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了在数据系列上应用lower()方法时，pandas应用地图函数抛出错误，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
对于以下代码：
# Reading the input
import ast,sys
input_str = sys.stdin.read()
input_List = ast.literal_eval(input_str)
# Storing the names in a variable 'name'
name = input_List[0]
# Storing the responses in a variable 'repsonse'
response = input_List[1]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': name,'Response': responsE})
提供的输入如下：
['Reetesh','Shruti','Kaustubh','Vikas','Mahima','Akshay']
['No','Maybe','yes','Yes','maybe','Yes']
所需的输出如下：
[![enter image description here][1]][1]
[1]: https://i.stack.imgur.com/d3FIi.png
当我尝试如下操作时：
def res_map(X):
return x.map({'Yes': 1,'yes': 1,'No': 0,'no': 0,'Maybe': 0.5,'maybe': 0.5})
df[['Response']] = df[['Response']].apply(res_map)
# Print the final DataFrame
print(df)
效果很好..
但是当我尝试这样的事情时：
df['Response'] = df['Response'].apply(lambda x: x.str.lower().map({'yes':1.0,'no':0.0,'maybe':0.5}))
我收到一个错误“str”对象不符合方法“map”...
我在这里做错了什么？
当您在 apply 这样的 DataFrame 上 df[['Response']].apply(...) 时，lambda 会立即接收整个 df.Response 列，因此您可以使用 str 和 {{1} 等系列方法}.
如果您在像 @H_230_5@map 这样的系列上改为 apply，则 lambda 接收 df['Response'].apply(...) 的单个字符串而不是整个 df.Response 列，因此需要更改映射相应地：
df.Response以上是大佬教程为你收集整理的在数据系列上应用lower()方法时，pandas应用地图函数抛出错误全部内容，希望文章能够帮你解决在数据系列上应用lower()方法时，pandas应用地图函数抛出错误所遇到的程序开发问题。
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