为什么我得到大熊猫一系列的应用/分配函数内部

Question

我的国家和人民的字典：

population_dict = {"Germany": 1111, .... } 

在我的DF（sort_countries）我有一栏叫国家，我要添加叫从上面的字典人口另一个柱（用人口匹配国家）

population_df = sort_countries.assign(
    population=lambda x: population_dict[x["country"]], axis = 1) 
population_df.head() 

这给错误：TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed。

为什么x["country"]系列，当我想象它应该只返回国家的名称。

这一点熊猫总是困惑我。在我的lambda中，我期望x是一排，我只是从那一行中选择国家。相反，len（x [“country”））给了我192（我的国家数量，整个系列）。

我怎么能匹配他们使用lambdas而不是一个单独的功能？ 谢谢！

Answer 1

请注意，x["country"]是Series，虽然是单个元素之一，但不能用于索引字典。如果您只需要与其关联的值，请使用x["country"].item()。

然而，对于这种事情做了一个更好的办法裁缝用df.map：

population_df["population"] = population_df["country"].map(population_dict) 

map将自动映射从population_df拍摄键[“国家”，并将这些在population_dict映射到相应的值。