pandas中的map函数无法将字符串映射为整形

确实，在 Pandas 的 `map()` 函数中，只能将一个值映射到另一个值，而不能将字符串映射为整型。如果您想要将字符串映射为整型，可以使用 Pandas 的 `replace()` 函数，或者使用 Python 内置的 `map()` 函数。

下面是一个使用 `replace()` 函数将字符串映射为整型的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将字符串替换为整型
replace_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
df['column_name'] = df['column_name'].replace(replace_dict)

# 将修改后的数据保存为 CSV 文件
df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件。然后，我们创建一个字典 `replace_dict`，其中包含要替换的字符串和要替换为的整型数字。接下来，我们使用 Pandas 的 `replace()` 函数将 DataFrame 中的字符串替换为整型数字。最后，我们使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将修改后的数据保存为 CSV 文件。

如果您想要使用 Python 内置的 `map()` 函数，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将字符串映射为整型
df['column_name'] = df['column_name'].map({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 将修改后的数据保存为 CSV 文件
df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件。然后，我们使用 Python 内置的 `map()` 函数将 DataFrame 中的字符串映射为整型数字。最后，我们使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将修改后的数据保存为 CSV 文件。