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在pandas中，Series.map的na_action参数有什么作用

在pandas中，Series.map()函数用于将Series对象中的每个元素映射到另一个值。na_action参数用于指定在遇到缺失值（NaN）时的处理方式。

na_action参数有两个可选值：

'ignore'：忽略缺失值。当遇到缺失值时，不对其进行映射，保持原样。
'raise'：抛出异常。当遇到缺失值时，抛出ValueError异常。

na_action参数的默认值为'ignore'，即忽略缺失值。

应用场景：

当需要将Series对象中的每个元素映射到另一个值时，可以使用Series.map()函数。例如，将某一列的性别数据映射为0和1，可以使用map函数将"男"映射为0，"女"映射为1。
当需要对缺失值进行特殊处理时，可以使用na_action参数。例如，当遇到缺失值时，可以选择忽略或抛出异常，以便进行后续的数据处理或错误处理。

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