Python字典映射Pandas DataFrame列后返回全NaN问题排查

你这里的核心问题是用错了映射的目标列！

你定义的cleanHS字典，键是Neighborhood的取值（比如"WOODLEY"、"COUNTRY CLUB"），但你却把它直接应用在了High School列上——这相当于让pandas用High School里的旧值（比如"LIBERTY"、"COUNTRY CLUB"）去匹配字典的键，而这些值根本不在字典的键集合里，自然全部返回NaN了。

正确的实现方式 #

你需要用Neighborhood列去匹配字典的键，再把映射结果赋值给High School列：

cleanHS = {"WOODLEY": "LIBERTY", "COUNTRY CLUB": "HERITAGE", ...}
dirty["High School"] = dirty["Neighborhood"].map(cleanHS)

额外优化建议 #

如果你的字典没有覆盖所有社区，不想让未覆盖的社区高中值变成NaN，可以用fillna保留原有值：

dirty["High School"] = dirty["Neighborhood"].map(cleanHS).fillna(dirty["High School"])

这样既能精准填充已整理的社区对应高中，又能保留未整理社区的原有信息。

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