如何在基于国家所在大陆的 Pandas DataFrame 上添加列

Question

我想做的基本上是为所有 7 个大陆添加一列，并且我希望根据国家/地区所在的位置来分配大陆。添加列是简单的部分，我所要做的就是制作一个字典并将其转换为所述 Pandas DataFrame 的列，困难的部分是将所述大陆分配给 DataFrame，我尝试在网上搜索，但到目前为止我还没找到解决办法。

到目前为止，我尝试搜索其他解决方案，但是我找不到任何通过映射相关的解决方案。它们似乎太乏味了，无法输入，因为我必须输入每个国家才能使大陆地图工作。例子： 如何用大陆替换数据框列国家/地区名称？

顺便说一句，这是我用于 DataFrame 的文件： https://www.kaggle.com/datasets/deeplyft/world-population-growth-annual

任何帮助都将不胜感激，以使其不再那么乏味。

Answer 1

用途：

df1 = pd.read_html('https://statisticstimes.com/geography/countries-by-continents.php')[2]
print (df1.head())
   No Country or Area ISO-alpha3 Code  M49 Code         Region 1 Region 2  \
0   1     Afghanistan             AFG         4    Southern Asia      NaN   
1   2   Åland Islands             ALA       248  Northern Europe      NaN   
2   3         Albania             ALB         8  Southern Europe      NaN   
3   4         Algeria             DZA        12  Northern Africa      NaN   
4   5  American Samoa             ASM        16        Polynesia      NaN   

  Continent  
0      Asia  
1    Europe  
2    Europe  
3    Africa  
4   Oceania  

d = df1.set_index('Country or Area')['Continent'].to_dict()
# print (d)

然后是地图：

df['continent'] = df['country'].map(d)