Python 从字典中选择值以创建新的DataFrame列

我有一本字典

type_dict = {3: 'foo', 4: 'bar',5: 'foobar', 6: 'foobarbar'}

以及具有以下列的数据帧：

>>> df.type
0     3
1     4
2     5
3     6
4     3
5     4
6     5
7     6
8     3

我想创建一个新列，其中包含相应的type_dict值，但我唯一能想到的是以下内容，但它不起作用：

>>> type_dict[df.type]
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

>>> type_dict[df.type.values]
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

我真的需要应用并遍历每一行，还是有更有效的替代方案？

您可以在这里使用：

映射可以获取字典、序列或函数，并返回带有映射值的新序列。例如，它的实现效率也比apply高很多。

您可以在这里使用：

映射可以获取字典、序列或函数，并返回带有映射值的新序列。例如，它的实现效率也比apply高得多。

在将数据类型从对象切换到整数后，这一点很有效。在将数据类型从对象切换到整数后，这一点很有效。

>>> df['type'].map(type_dict)
0          foo
1          bar
2       foobar
3    foobarbar
4          foo
5          bar
6       foobar
7    foobarbar
8          foo
Name: type, dtype: object