map批量替换指定值

你可以使用 replace 或 map 方法来简化代码，使其更加简洁和高效。

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✅ 方法 1：使用 replace（推荐）

mall_mapping = {
    "00001111": "A",
    "00022222": "A",
    "00003333": "B",
    "00004444": "C",
    "00005555": "B",
    "00006666": "B"
}

jd_144df["mallCode"] = jd_144df["mallCode"].replace(mall_mapping)

🔹 replace 方法支持字典映射，能批量替换指定值，代码更整洁。

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✅ 方法 2：使用 map

mall_mapping = {
    "00001111": "A",
    "00022222": "A",
    "00003333": "B",
    "00004444": "C",
    "00005555": "B",
    "00006666": "B"
}

jd_144df["mallCode"] = jd_144df["mallCode"].map(lambda x: mall_mapping.get(x, x))

🔹 map(lambda x: mall_mapping.get(x, x))

• 如果 mallCode 存在于 mall_mapping，则替换
• 否则保持原值（get(x, x) 确保未映射的值不变）

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📌 选择建议

方法	适用场景	优点
replace ✅	批量替换固定值	语法简单，推荐
map	需要额外逻辑（如 NaN 处理）	适用于更复杂的映射

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✅ 推荐 replace 方法，代码更清晰、更高效！ 🚀