替换基于循环的col创建[重复]答案

【问题标题】：Replacing loop based col creation [duplicate]替换基于循环的col创建[重复]
【发布时间】：2020-09-27 04:55:39
【问题描述】：

假设我有df:

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})

还有d:

d = {'A': 1, 'B': 2}

我想创建df['col2']，以便从d 中获取值（如果它们存在），如果不存在，则用一些填充值（例如3）来均衡它们。我可以这样做：

df['col2'] = pd.Series(np.NaN)

for k, v in d.items():
    df['col2'] = np.where(df['col1']==k, v, df['col2'])

df['col2'] = df.col2.fillna(3)

这给了我：

df
    col1    col2
0   A       1.0
1   B       2.0
2   C       3.0
3   D       3.0
4   E       3.0

我的问题是：是否有可能不使用像 do 这样的循环来实现这一点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以使用

df['col1'].map(d).fillna(3)

为新列创建值。

【讨论】：