如何根据Fruit列的值填充Pandas DataFrame的Color列？

你的初始DataFrame代码如下：

import pandas as pd

d = {'Fruit': ['Apple', 'Orange', 'Pear', 'Peach'], 'Color': ['','','','']}
df = pd.DataFrame(data=d)

要根据Fruit列的值填充Color列，不建议用普通if语句逐行判断（Pandas更适配向量化操作，循环判断在数据量大时效率极低），推荐以下几种高效方案：

方法1：字典映射 + map()函数 #

这是最常用的方案，先定义水果与颜色的对应字典，再通过map()批量完成映射：

# 自定义水果-颜色映射规则，可按需修改
fruit_color_map = {
    'Apple': 'Red',
    'Orange': 'Orange',
    'Pear': 'Green',
    'Peach': 'Pink'
}

# 批量填充Color列
df['Color'] = df['Fruit'].map(fruit_color_map)

如果存在字典未覆盖的水果，map()会返回NaN，可通过fillna()统一处理：

df['Color'] = df['Fruit'].map(fruit_color_map).fillna('Unknown')

方法2：使用replace()函数 #

replace()也可基于字典直接替换列值，效果与map()一致：

df['Color'] = df['Fruit'].replace(fruit_color_map)

方法3：条件索引loc（适合少量规则） #

如果映射规则不多，也可以用loc逐个设置条件：

df.loc[df['Fruit'] == 'Apple', 'Color'] = 'Red'
df.loc[df['Fruit'] == 'Orange', 'Color'] = 'Orange'
df.loc[df['Fruit'] == 'Pear', 'Color'] = 'Green'
df.loc[df['Fruit'] == 'Peach', 'Color'] = 'Pink'

执行任意方法后，最终的DataFrame会变为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aragorn64