在 pandas 中，Series.map 的 na_action 参数有什么作用

Question

使用时Series.map，它有什么作用na_action？文档不清楚，我还没有提出结果受参数影响的示例。

Answer 1

尽管文档中的解释非常清楚，但如果您使用以 NaN 作为输入并将其返回为 NaN 的数字函数，则很难看出发生了什么。对于尚未阅读文档的其他人，他们说如果 na_action='ignore' NA 值将不会传递到映射函数，如果 na_action=None （默认值）则它们会传递给映射函数。

这是一个显示差异的简单示例：

import pandas as pd
import numpy as np

s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan])

s2 = s.map(lambda x: 'this is a string {}'.format(x), na_action=None)

0    this is a string 1.0
1    this is a string 2.0
2    this is a string 3.0
3    this is a string nan
dtype: object

s3 = s.map(lambda x: 'this is a string {}'.format(x), na_action='ignore')

0    this is a string 1.0
1    this is a string 2.0
2    this is a string 3.0
3                     NaN
dtype: object

如果您自己的分析中有更好的示例，您应该考虑在pandas repo上创建一个问题，以改进文档并帮助其他人理解。