使用 dict 重新映射 pandas 中的值会产生一个列系列而不是完整的 DataFrame答案

【问题标题】：Remap values in pandas using a dict produces one column series instead of the full DataFrame使用 dict 重新映射 pandas 中的值会产生一个列系列而不是完整的 DataFrame
【发布时间】：2019-09-15 13:20:43
【问题描述】：

根据这个thread，我们可以使用map 或replace 使用定义的字典重新映射Dataframe 的值。我已经尝试过了，它确实正确地重新映射了这些值，但是输出结果只生成了我在（类型系列）上执行操作的列，而不是完整的 Dataframe。

如何在新的data3 中执行映射但保留其他列（带有“last”）？

data3 = data['last'].map(my_dict)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

我认为你想要做的是：

data['last'] = data['last'].map(my_dict)

根据与链接相关的评论进行更新：

In [1]: di = {1: "A", 2: "B"}

In [5]: from numpy import NaN

In [6]: df = DataFrame({'col1':['w', 1, 2], 'col2': ['a', 2, NaN]})

In [7]: df
Out[7]:
  col1 col2
0    w    a
1    1    2
2    2  NaN

In [8]: df['col1'].map(di)
Out[8]:
0    NaN
1      A
2      B
Name: col1, dtype: object

In [9]: df
Out[9]:
  col1 col2
0    w    a
1    1    2
2    2  NaN

In [10]: df['col1'] = df['col1'].map(di)

In [11]: df
Out[11]:
  col1 col2
0  NaN    a
1    A    2
2    B  NaN

如果您希望在 data3 而不是 data 中发生这种情况，那么您可以将地图的 Series 结果分配给 data3 中的列。

【讨论】：

感谢您的回答。我认为这种语法不正确，因为它产生了错误。此外，我正在尝试保留原始数据并继续使用 data3。我们在我提供的链接中看到的那种。
嗯.. 它对我有用。也许我不明白这个问题。我根据我的理解更新了答案，但也许这不是你想要的。也许您可以更具体一些并包含 DataFrame？
是的，它有效。但是，在这个线程中，我通过调用 map 来链接它，而无需明确定义要在数据上使用哪一列，也不需要进行任何分配。我认为它只适用于旧版本。我想我会复制变量并遵循您的方法。