如何仅在键存在时对Pandas列应用map方法？

当你使用Series.map(字典)时，若原字段值不在字典的键中，pandas会将其转为NaN，这就是空值数量增加的原因。以下两种方法可以实现「仅映射存在的键，否则保留原值」：

方法1：使用replace()方法 #

replace()只会替换字典中存在的键值对，不存在的原值会直接保留：

df_svn_subset['job_title_name'] = df_svn_subset['job_title_name'].replace(alias_job_titles)

方法2：结合lambda与字典的get()方法 #

利用字典的get()方法，指定默认返回值为原字段值，这样不在字典中的键会直接返回原值：

df_svn_subset['job_title_name'] = df_svn_subset['job_title_name'].map(lambda x: alias_job_titles.get(x, x))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wolfy