Python使用字典将numpy列的值映射到另一列

我有一个小的语法问题，我不知道如何解决。我有一本字典，上面有这样一些值：

tenancyMap = {
        "256": 13,
        "512": 6,
        "1024": 3,
        "2048": 1
    }

然后我有一个Numpy数据框，其中有一列名为“memory”。内存只能有256、512、1024或2048的值。我想在数据框中创建一个名为“MaxTenants”的新列，将“memory”列中的每个值映射到TenancMap字典中的正确值

我试着这样做：

sourceAll['maxTenants'] = tenancyMap[str(sourceAll['memory'])]

但这不是有效的语法。当我遇到这个错误时：

f"{repr(type(self).__name__)} objects are mutable, "
TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

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有没有什么干净的方法可以做到这一点，而不必遍历数据帧上的每一行？

sourceAll['maxtrants']=[tenancyMap[str（i）]for i in sourceAll['memory']]

？我们是在谈论numpy阵列还是熊猫系列？对于系列：

sourceAll['maxtrants']=sourceAll['memory'].astype（str）.map（tenancyMap）

Numpy数据帧？？

dict

一次只能索引一个键<代码>租户映射[“512”]。一般来说，

dict

不能很好地与

numpy

配合使用，甚至不能与

pandas

配合使用。您试图执行的映射一次只能执行一个元素。@hpaulj公平地说，Numpy的结构化数组与Pandas数据帧非常相似。另一方面，我认为Pandas的

.map

非常有效。使用

dict

@QuangHoang，看起来像

Series.map

将

dict

转换为更专业、更快的其他结构。我还没有用它来计时。