使用dict重新映射pandas中的值会生成一个列序列，而不是整个DataFrame

。

在pandas中，可以使用replace()方法来重新映射DataFrame中的值。当使用一个字典作为参数时，它会将字典中的键与DataFrame中的值进行匹配，并将匹配到的值替换为字典中对应的值。

例如，假设我们有一个DataFrame如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们想将列'A'中的值1替换为'One'，将值2替换为'Two'，可以使用replace()方法进行替换：

mapping = {1: 'One', 2: 'Two'}
df['A'] = df['A'].replace(mapping)

这将生成一个新的列序列，其中'A'列的值被替换为相应的字符串。结果如下：

     A   B
0  One   6
1  Two   7
2    3   8
3    4   9
4    5  10

需要注意的是，replace()方法返回的是一个新的Series对象，而不是修改原始的DataFrame。如果想要修改原始的DataFrame，可以将替换后的Series赋值回原始的列。

关于pandas的replace()方法的更多信息，可以参考腾讯云的文档：pandas.DataFrame.replace。