Python-DataFrame: Ersetzen von Werten mithilfe von Wörterbuch, konvertieren NaN, wenn nicht im Wörterbuch

Ich verstehen, wie Sie Spaltenwerte ersetzen mit einem Wörterbuch aber ich möchte konvertieren Sie alle Werte, die nicht in meinem Wörterbuch nach NaN oder einen anderen Wert. Ich bin immer dies: 

Dictionary is:
{'apple': 1, 'peach': 6, 'watermelon': 4, 'grapes': 5, 'orange': 2, 
'banana': 3}

DataFrame is: 
fruit_tag
apple
orange
banana
watermelon
red
blue

I use: 
df["fruit_tag"].replace(dict, inplace=True)
print(df)

I get:
fruit_tag
1
2
3
4
red
blue

What I want to get:
fruit_tag
1
2
3
4
NaN
NaN
InformationsquelleAutor s900n | 2017-04-12
  1. 4

    Verwenden map:

    d = {'apple': 1, 'peach': 6, 'watermelon': 4, 'grapes': 5, 'orange': 2,'banana': 3}

df["fruit_tag"] = df["fruit_tag"].map(d)
print (df)
   fruit_tag
0        1.0
1        2.0
2        3.0
3        4.0
4        NaN
5        NaN
    • was ist der Unterschied zwischen Karte und ersetzen?
    • Unterschied ist mit fehlenden Werten. Wenn die Verwendung map und einige Kategorie fehlt, bekommen NaNs. Wenn die Verwendung replace, Kategorie bleibt wie in Frage 2 letzten Zeilen..
    InformationsquelleAutor jezrael
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