Pandas map方法映射州编码后返回含NaN值列的问题

问题根源 #

你用错了字典层级。state_abbv_dict的外层是'Postal Code'键，真正的州名-缩写映射是这个键对应的子字典。直接用整个state_abbv_dict去map，只有当State列的值等于'Postal Code'时才能匹配上，其他州名自然返回NaN。

另外，从尾部数据的县名（Somerset、Oxford等都是缅因州的县）来看，这些行的原始State值应该是'Maine'，你需要确认state_abbv_dict['Postal Code']里有没有'Maine': 'ME'这个条目，如果没有也会导致NaN。

修复代码 #

先提取正确的映射字典，再执行映射：

# 提取真正的州名-缩写映射
state_map = state_abbv_dict['Postal Code']
# 执行映射
county_2015['State'] = county_2015['State'].map(state_map)

额外检查 #

如果还有NaN，先查看这些行的原始State值：

# 先备份原State列，避免覆盖后无法查看原始值
county_2015['State_Original'] = county_2015['State']
# 映射后筛选出State为NaN的行，查看对应的原始州名
print(county_2015[county_2015['State'].isna()]['State_Original'].unique())

根据输出的州名，补充到state_map里即可。

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