Python 有人能解释一下map函数的作用吗？

我需要帮助理解以下代码

df_all['search_term'] = df_all['search_term'].map(lambda x:str_stemmer(x))

完整代码的链接：

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谢谢。

我看了其他问题，它们似乎并没有真正解释您的问题-

map

函数做什么

map

接受一个iterable和一个函数，并将该函数依次应用于iterable中的每个元素

下面是一个例子：

def square_the_things(value):
    print('Squaring {}'.format(value))
    return value * value


items = [1,2,3,4,5]
squared_items = map(square_the_things, items)

for squared in squared_items:
    print('Squared item is: {}'.format(squared))

输出

Squaring 1
Squared item is: 1
Squaring 2
Squared item is: 4
Squaring 3
Squared item is: 9
Squaring 4
Squared item is: 16
Squaring 5
Squared item is: 25

请注意，我们正在将函数名传递到

映射

，末尾没有

（）

。lambda只是一个没有名字的函数。在您的例子中，实际上可以只传入

.map（str\u stemmer）

，因为它只需要一个参数

浏览我的示例，您可以看到第一个输出来自函数-

平方1

。然后它经过循环的第一次迭代并显示

平方项is:1

。这是因为我使用的是Python3，

map

是一个迭代器。在Python2中，它输出不同的内容：

Squaring 1
Squaring 2
Squaring 3
Squaring 4
Squaring 5
Squared item is: 1
Squared item is: 4
Squared item is: 9
Squared item is: 16
Squared item is: 25

这是因为它首先在iterable上应用函数并生成一个列表。

的工作原理与Python的map稍有不同

假设你有一本小字典，里面有一些常用词的词根：

roots_dict = {"going": "go", "went": "go", "took": "take", "does": "do", 
              "thought": "think", "came": "come", "begins": "begin"}

您还有一个数据框，在该数据框中有一列单词：

df = pd.DataFrame({"word": ["took", "gone", "done", "begins", "came",
                            "thought", "took", "went"]})

      word
0     took
1     gone
2     done
3   begins
4     came
5  thought
6     took
7     went

如果您需要显示这些单词词根的附加列，可以使用map。对于该系列（列）中的每个元素，map检查字典中该单词是否作为键存在。如果是，则返回值；否则它将返回

NaN

：

df["root"] = df["word"].map(roots_dict)

      word   root
0     took   take
1     gone    NaN
2     done    NaN
3   begins  begin
4     came   come
5  thought  think
6     took   take
7     went     go

你也可以传递一个系列，而不是字典。在这种情况下，它会检查序列的索引

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在您的示例中，它与函数一起工作。该函数设计用于获取字符串（可能包含多个单词），将其转换为所有小写字母，将其拆分为单词，并将NLTK的Snawball词干分析器应用于每个单词。因此，使用

df_all['search_term'].map（lambda x:str_stemmer（x））

时，“search_term”列中的每一行（x是该行中的字符串）都是

str_stemmer（）的输入
.map
组合该函数返回的元素，并返回另一个序列，其中所有单词都有根。
如果不看
stru stemmer
的定义，很难说清楚？但基本上，它会在你的专栏的每个元素上调用
str\u stemmer
“搜索词”

，给出一个例子，但不清楚你缺乏理解的地方是什么。这通常是我说你误读了问题的地方，除非在这种情况下提问者写错了。谢谢你，阿扬。我也从一家公司跟进了此事。”lambda'是一个匿名函数，用于创建与其词干版本相关的单词词典。然后这个字典作为参数传递给map函数@阿汉