用字典替换 pandas 中给定列的值

Question

所以，我有一个 dataframe ，其中包含美国所有州的名称以及每个 state 的几个城市。 但是，我需要将各州的名称更改为其两个字母的首字母缩写词（例如：内华达州变为 NV，怀俄明州变为 WY）。

A 有一本包含州/地区名称及其各自首字母缩写词的字典，如下所示：

states = {'OH': 'Ohio', 'KY': 'Kentucky', 'AS': 'American Samoa', 'NV': 'Nevada', 'WY': 'Wyoming', 'NA': 'National', 'AL': 'Alabama' and on an on an on

我正在考虑创建一个新列，一旦创建，我就会删除“States”列。 但是我下面的代码正在用 NaN 值填充新列

state_town_df['acronym'] = state_town_df['State'].map(states)

有什么简单的方法可以解决吗？

Answer 1

在字典中，键是acronym ，值是state 。 我假设State列不是首字母缩写词。 您可能必须反转字典，例如inv_map = {v: k for k, v in states.items()}