如何在Pandas DataFrame中将整数的每位数字映射为对应字符串

首先注意你的字典中存在重复键'8'，Python字典会保留最后一次赋值的结果，所以实际'8'对应的是'I'，这和你期望的输出一致。

下面是简洁且符合Python/Pandas风格的实现方式：

import pandas as pd

# 修正后的字典（保留重复键的最后一个值）
dictionary = {
    '1':'A',
    '2':'B',
    '3':'C',
    '4':'D',
    '5':'E',
    '6':'F',
    '7':'G',
    '8':'I',
    '9':'J',
    '0':'L'
}

ds = {'col1' : [12345,67890], 'col2' : [12364,78910]}
df = pd.DataFrame(data=ds)

# 创建字符转换表，然后对col1进行转换
trans_table = str.maketrans(dictionary)
df['col1_transformed'] = df['col1'].astype(str).str.translate(trans_table)

print(df)

代码说明： #

1. str.maketrans(dictionary)：将映射字典转换为字符串转换表，这是Python内置的高效字符转换工具。
2. df['col1'].astype(str)：把col1的整数类型转为字符串类型，方便逐字符处理。
3. str.translate(trans_table)：对每个字符串执行批量字符替换，这是Pandas的矢量化操作，比apply循环更高效，也更符合Pandas的最佳实践。

运行后输出结果：

col1   col2 col1_transformed
0  12345  12364            ABCDE
1  67890  78910            FGHIJ

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