Python 使用系列值作为索引，将值指定给其他系列

我试图找到一个快捷方式，从列表中的元素分配熊猫系列

我的代码：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([[1,2,2183],[1,4,2235],[2,3,6123],[3,4,4213]],columns=['month','staff','sales'])

goals=[1346,4456,4574]

df['goals']=goals[df['month']-1]

最后一行抛出错误：

TypeError:列表索引必须是整数或片，而不是序列

所需的输出如下所示：

   month  staff  sales  goals
0      1      2   2183   1346
1      1      4   2235   1346
2      2      3   6123   4456
3      3      3   4213   4574

这是一个一般情况，将来，目标数组实际上可能是多维的

In [80]: mapping = pd.Series(goals, index=df.month.unique())

In [81]: mapping
Out[81]:
1    1346
2    4456
3    4574
dtype: int64

In [82]: df['goals'] = df.month.map(mapping)

In [83]: df
Out[83]:
   month  staff  sales  goals
0      1      2   2183   1346
1      1      4   2235   1346
2      2      3   6123   4456
3      3      4   4213   4574

首先，目标及其各自月份的价值字典：

goals_dict = dict(zip(np.arange(1,len(goals)+1), goals))

现在使用

map

df['goals'] = df.month.map(goals_dict)

首先，目标及其各自月份的价值字典：

goals_dict = dict(zip(np.arange(1,len(goals)+1), goals))

现在使用

map

df['goals'] = df.month.map(goals_dict)

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关于：

df['goals']=goals

？我给出了一个简单的例子。事实上，在《熊猫》系列中可能有几个月需要查找，而不是按顺序查找。目标总是井然有序的。好问题，谢谢！关于：

df['goals']=goals

？我给出了一个简单的例子。事实上，在《熊猫》系列中可能有几个月需要查找，而不是按顺序查找。目标总是井然有序的。好问题，谢谢！这是否能实现每月和员工确定的目标？目标矩阵？@hrschbck，我不明白-什么是

目标矩阵

？如果目标同时取决于月份和员工#，如果目标（月份=1，员工=2）=1500，目标（月份=1，员工=4）=1346？@hrschbck，请提出一个新问题并提供相应的数据集（输入和输出）…这是否可以实现每月和员工确定的目标？目标矩阵？@hrschbck，我不明白-什么是

目标矩阵

？如果目标同时取决于月份和员工#，如果目标（月份=1，员工=2）=1500，目标（月份=1，员工=4）=1346？@hrschbck，请提出一个新问题并提供相应的数据集（输入和输出）。。。