使用 pandas 中的映射逻辑替换列值（实现函数的问题）

我有一个数据框如下。我想要的是生成另一列（freq) 其中行将根据以下逻辑具有值：

• If Mode列值以数字开头m，然后填写数字n in the freq column.

  - m: 1, n: 12
  - m: 6, n: 4
  - m: 7, n: 2
  - m: 8, n: 1
  

数据框

    Mode
0   602
1   603
2   700
3   100
4   100
5   100
6   802
7   100
8   100
9   100
10  100

这是我尝试实现的逻辑。但不知怎的，它似乎不起作用。即使您可以建议一些替代解决方案，而不使用我的代码，那也可以。

def check_mode(Mode):
    freq = ''
    if (Mode.str.startswith('8')).any(): 
        freq = 1
    elif (Mode.startswith("7")).all():  
        freq = 2
    elif (Mode.startswith("6")).any():  
        freq = 4
    elif (Mode.startswith("1")).any(): 
        freq = 12
    return freq

df['freq']=check_mode(df_ia['Mode'].values)

一些观察

如果我使用：

if (Mode.str.startswith('8')).any():

我收到错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'str'

如果我使用：

if (Mode.startswith('8')).any():

我收到：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'startswith'

任何帮助都感激不尽。谢谢。

这就是你所追求的吗？

打印（df1）

    Mode
0    602
1    603
2    700
3    100
4    100
5    100
6    802
7    100
8    100
9    100
10   100



 c=[df1['Mode'].astype(str).str.startswith('8'),df1['Mode'].astype(str).str.startswith('7'),df1['Mode'].astype(str).str.startswith('6'),df1['Mode'].astype(str).str.startswith('1')]
 ch=[1,2,4,12]
 df1['newcol']=np.select(c, ch,0)

outcome

   Mode  newcol
0    602       4
1    603       4
2    700       2
3    100      12
4    100      12
5    100      12
6    802       1
7    100      12
8    100      12
9    100      12
10   100      12