Python 在Pandas中使用.map从字典创建列时，请省略大括号

我不确定我的标题是否足够清晰，但我有以下问题：我想使用

.map

从数据框中的字典创建一个新列。除了一个问题外，这是按预期工作的：该函数从字典中提取一个带大括号的整个字符串，而不仅仅是值。我在谷歌上搜索了很长一段时间，找不到一个能带来不同结果的教程，也找不到这个问题的答案。例如：

df:

格言：

现在，我想使用.map创建一个新列，其值对应于col1，如下所示：

  col1  col_new
0  a       2
1  b       4
2  c       1

相反，我得到的是：

  col1     col_new
0  a    {'value' : 2}
1  b    {'value' : 4}
2  c    {'value' : 1}

这是我使用的.map命令：

df["new_col"] = df.col1.map(dict)

我试着用

来表示数字，但没有任何效果，我猜这与数字/字符串类型的数据没有任何关系

作为一名自学成才的数据分析师，我刚刚开始使用Python，希望您能提供任何帮助。有时，我仍然很难在文档中找到答案。
发生的事情是，您的字典值本身就是字典

因此
pd.Series.map
将只映射到字典值。它不能做任何其他事情。有一些变通办法

使用itemgetter提取值
这将提取每个字典中“value”键的值

from operator import itemgetter

df['new_col'] = df['col1'].map(d).apply(itemgetter('value'))

在映射之前重新构造词典
在映射你的系列之前，用键映射你的愿望来构建一个新的字典

d = {k: v['value'] for k, v in d.items()}
df['new_col'] = df['col1'].map(d)

除非您打算在
.map（）
之前重新构建您的
dict
，否则以下方法将适用

df['new_col'] = df['col1'].apply(lambda x: dict_[x]['value'])

输出：

  col1  new_col
0   a   2
1   b   4
2   c   1

字典中的值设置为dataframe的列

dic = { 'a' : 2, 'b' : 4, 'c' : 1}
df["new_col"] = df.col1.map(dict)

这应该行得通。
旁注：给字典命名
dict
是个坏主意。它覆盖了内置的功能，我并没有这样称呼它，它主要是为了这个简单的例子。不过，感谢您提供的信息，我不知道，我可能在将来的某个时候会这样做。这是有意义的，所以我们可以回顾一下字典最初是如何从数据帧创建的，并首先修复此过程：
dfA.set_index（“col_abc”）.t.to_dict（“dict”）
@DataWiz，当然，但是请注意，
pd.Series.map
可以直接与另一个系列一起使用。你可能根本不需要字典。关于这段代码我可以修改什么吗
dfA
有两列，第一列是
col\u abc
，用于创建字典索引，第二列是
value
，用于值。现在，这段代码将列名添加到每个值中，在字典中创建您所描述的字典。只需使用
s=dfA。设置索引（'col\u abc'）['value']
，然后使用
df['new\u col']=df['col1'].map（s）
。
  col1  new_col
0   a   2
1   b   4
2   c   1

dic = { 'a' : 2, 'b' : 4, 'c' : 1}
df["new_col"] = df.col1.map(dict)