python - 使用 dict 重新映射 pandas 列中的值，保留 NaN

Question

我有一个如下所示的字典:di = {1: "A", 2: "B"}

我想将它应用到数据框的 col1 列，类似于:

     col1   col2
0       w      a
1       1      2
2       2    NaN

得到:

     col1   col2
0       w      a
1       A      2
2       B    NaN

我怎样才能最好地做到这一点？出于某种原因，与此相关的谷歌搜索术语仅向我显示有关如何从 dicts 制作列的链接，反之亦然:-/

Answer 1

您可以使用 .replace .例如:

>>> df = pd.DataFrame({'col2': {0: 'a', 1: 2, 2: np.nan}, 'col1': {0: 'w', 1: 1, 2: 2}})
>>> di = {1: "A", 2: "B"}
>>> df
  col1 col2
0    w    a
1    1    2
2    2  NaN
>>> df.replace({"col1": di})
  col1 col2
0    w    a
1    A    2
2    B  NaN

或直接在Series ，即 df["col1"].replace(di, inplace=True).