Python Pandas数据集-通过制作字典在新列中包含整数值

Question

我正试图在新列中输出基于数据集中另一列标签的整数值(标签/类(。实际上，我是通过为每个类创建新的列(数字列标题(来实现的，其中包含布尔值，这样我就可以使用这些列来创建带有数字值的新类列。但我试着用字典来做，我认为这是一个好的、更快的方法。

如果我运行这样的代码：

x=df['Item_Type'].value_counts()
item_type_mapping={}
item_list=x.index
for i in range(0,len(item_list)):
item_type_mapping[item_list[i]]=i

它生成字典，但如果我运行：

df['Item_Type']=df['Item_Type'].map(lambda x:item_type_mapping[x]) 

或

df['New_column']=[item_type_mapping[item] for item in data.Item_Type] 

显示KeyError=None

有人知道为什么会发生这种情况吗？我觉得这很奇怪，因为字典已经创建，我可以通过我的变量看到它

感谢

编辑1@傅立叶我有这个专栏：

| Item_type|
| -------- |
| Nino     |
| Nino     |
| Nino     |
| Pasquale |
| Franco   |
| Franco   |

然后我需要相同的列或新的列来显示：

| Item_type| New_column |
| -------- | ---------- |
| Nino     | 1          |
| Nino     | 1          |
| Nino     | 1          |
| Pasquale | 2          |
| Franco   | 3          |  
| Franco   | 3          | 

Answer 1

您的代码对我来说很有效，但您试图做的事情已经由pandas作为类别数据提供了。

df = pd.DataFrame({'Item_Type': list('abca')})
df['New_column'] = df.Item_Type.astype('category').cat.codes

结果：

Item_Type  New_column
0         a           0
1         b           1
2         c           2
3         a           0