Python中为DataFrame新增列：匹配现有列键填充字典对应值

刚接触Python及pandas/numpy，需要为现有DataFrame新增一列：当DataFrame中Name列的值与给定字典的键匹配时，填充字典对应的value；不匹配则填充空字符串。

初始数据 #

DataFrame #

匹配字典 #

col_dict = {'company2': 'abc', 'company4': 'xyz',}

解决方案 #

使用pandas的map()方法结合fillna()即可实现需求：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df
df['new_col'] = df['Name'].map(col_dict).fillna('')

• df['Name'].map(col_dict)：将Name列的每个值与字典col_dict的键匹配，返回对应value，不匹配的返回NaN
• .fillna('')：将所有NaN替换为空字符串

预期结果 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者peter