如何将字典中的仅数值元素映射到DataFrame新列？

针对你遇到的问题，这里提供几种可行的解决方法，其中包含你期望的.str[]用法：

方法1：使用.str[]提取列表元素 #

先通过map匹配字典中的列表值，再用.str[1]提取列表的第二个元素（数值部分）：

df['count'] = df['state'].map(dic).str[1]

原理：map(dic)会将state列的每个值对应到字典中的列表，.str[]可以对Series中的列表元素进行索引取值，索引1对应列表里的数值项。

方法2：提前转换字典为数值映射 #

先将原字典转换为仅包含数值的新字典，再进行映射：

# 生成只保留数值的字典
num_dict = {key: value[1] for key, value in dic.items()}
# 映射到DataFrame
df['count'] = df['state'].map(num_dict)

这种方式适合需要多次复用该映射的场景，避免重复提取元素。

方法3：使用apply自定义提取逻辑 #

通过apply对每个state值执行自定义函数，直接提取对应数值：

df['count'] = df['state'].apply(lambda x: dic[x][1])

该方法逻辑直观，适合简单的自定义提取需求。

执行上述任意一种方法后，都能得到你期望的结果：

date          state      count
2018-01-13      AR        804.0
2018-02-23      CA        223.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者prina sikowitz