我有一个现有的 Dataframe ，其中有两列，如下所示：

reason         market_state
0        NaN        UNSCHEDULED_AUCTION
1        NaN                 None
2        NaN               CLOSED
3        NaN      CONTINUOUS_TRADING
4        NaN                 None
5        NaN     UNSCHEDULED_AUCTION
6        NaN     UNSCHEDULED_AUCTION
7         F                 None
8        NaN      CONTINUOUS_TRADING
9         SL                 None
10       NaN               HALTED
11       NaN                 None
12       NaN                 None
13        L                  None

我正在尝试将以下3个Map应用到上述 Dataframe ：

market_info_df['market_state'] = market_info_df['reason'].map({'F': OPENING_AUCTION})
market_info_df['market_state'] = market_info_df['reason'].map({'SL': CLOSING_AUCTION})
market_info_df['market_state'] = market_info_df['reason'].map({'L': CLOSED})

但是当我运行上面的3行代码时，它似乎覆盖了现有的Map：

market_state  reason
0        NaN       NaN
1        NaN       NaN
2        NaN       NaN
3        NaN       NaN
4        NaN       NaN
5        NaN       NaN
6        NaN       NaN
7        NaN        F
8        NaN       NaN
9        NaN        SL
10       NaN       NaN
11       NaN       NaN
12       NaN       NaN
13      CLOSED      L

(And它似乎交换了列？-尽管这并不重要）
每一行似乎都覆盖了 Dataframe 。是否有一种方法可以简单地更新 Dataframe ，即只更新三个Map，如下所示：

reason         market_state
0      NaN         UNSCHEDULED_AUCTION
1      NaN                 None
2      NaN               CLOSED
3      NaN        CONTINUOUS_TRADING
4      NaN                 None
5      NaN        UNSCHEDULED_AUCTION
6      NaN        UNSCHEDULED_AUCTION
7       F           OPENING_AUCTION
8      NaN       CONTINUOUS_TRADING
9       SL          CLOSING_AUCTION
10     NaN               HALTED
11     NaN                None
12     NaN                None
13      L               CLOSED