如何用Python为现有DataFrame新增列并依据另一列赋值？

方法：使用map()函数 #

这是实现这类固定值映射最简洁高效的方式，步骤如下：

1. 导入依赖并构造示例DataFrame

import pandas as pd

# 模拟你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column A': ['Maths', 'Science', 'English', 'Social', 'Maths', 'English']
})

2. 定义映射规则字典
   把科目和对应的数字一一对应：

subject_to_num = {
    'Maths': 1,
    'Science': 2,
    'English': 3,
    'Social': 4
}

3. 新增映射列
   调用map()函数将Column A的值转换为对应数字，新增为新列（比如命名为Subject Code）：

df['Subject Code'] = df['Column A'].map(subject_to_num)

4. 查看结果
   运行后输出的完整DataFrame：

Column A  Subject Code
0      Maths             1
1    Science             2
2    English             3
3     Social             4
4      Maths             1
5    English             3

额外处理：应对未映射的值 #

如果原始DataFrame中存在不在映射字典里的科目，map()会返回NaN。如果需要给这些值设置默认值，可以用fillna()：

# 未映射科目默认设为0
df['Subject Code'] = df['Column A'].map(subject_to_num).fillna(0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yugesh R