Pandas根据字符串字典映射新增DataFrame列返回NaN问题排查

映射返回NaN和字符串类型本身无关，是两个代码错误共同导致的：

• 键值大小写不匹配：你定义的bp_stages字典所有键均为全小写格式（如"normal"、"stage1"），但DataFrame的bpstage列取值为首字母大写格式（"Normal"、"Stage1"、"Elevated"）。pandas.Series.map()是严格精确匹配，大小写差异会被判定为不同键，无法命中对应值。
• 未接收map的返回结果：Series.map()是非原地操作，只会返回映射完成的新Series，不会修改原列数据。你写的df["bpcolor"].map(bp_stages)没有把运算结果赋值回df["bpcolor"]，就算大小写匹配正确，列值也不会更新。

二选一即可：

1. 统一大小写后映射（推荐，不用修改原字典），直接把映射结果赋值给新列：

import pandas as pd    
df = pd.DataFrame({"bpstage": ["Normal", "Stage1", "Elevated", "Normal"]})

bp_stages = {
    "normal": "#aecd55",
    "elevated": "#fcec4f",
    "stage1": "#f4b93f",
    "stage2": "#ad451d",
    "crisis": "#8c1e1b",
}

# 将bpstage列统一转小写后匹配字典，结果直接赋值给bpcolor列
df["bpcolor"] = df["bpstage"].str.lower().map(bp_stages)

2. 修改字典键名，和bpstage列的大小写格式完全对齐，再做映射赋值：

bp_stages = {
    "Normal": "#aecd55",
    "Elevated": "#fcec4f",
    "Stage1": "#f4b93f",
    "Stage2": "#ad451d",
    "Crisis": "#8c1e1b",
}
df["bpcolor"] = df["bpstage"].map(bp_stages)

执行后得到的正确结果如下：

兜底提示：如果后续bpstage列可能出现字典未收录的取值，map会默认给对应行填充NaN，可以在map后链式调用.fillna("#自定义兜底颜色")，避免绘图时出现颜色缺失报错。

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