我喜欢将字典键中的部分字符串映射到像这样的系列:
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(5, 1)), columns=list('A'))
df.insert(0, 'n', ['abcde Germany fffe','aaaa Norway bbbb',
'tttt Sweden','Croatia dfdfdf','Italy sfsd'])
>>> df
n A
0 abcde Germany fffe 2
1 aaaa Norway bbbb 1
2 tttt Sweden 4
3 Croatia dfdfdf 1
4 Italy sfsd 2
d = {'Germany':0.5, 'Croatia':1.5, 'Italy':1.5}
现在我喜欢将d键映射到n列以匹配部分字符串并设置倍数.我通过一个丑陋的循环实现了这一点:
df['multiple'] = 1
for k, v in d.iteritems():
df['multiple'] = np.where(df['n'].str.contains(k), v, df['multiple'])
>>> df
n A multiple
0 abcde Germany fffe 2 0.5
1 aaaa Norway bbbb 1 1.0
2 tttt Sweden 4 1.0
3 Croatia dfdfdf 1 1.5
4 Italy sfsd 2 1.5
我有更好的,更多的熊猫方式吗?谢谢!
最佳答案 这就是我提出的
解
pat = r'({})'.format('|'.join(d.keys()))
extracted = df.n.str.extract(pat, expand=False).dropna()
df['multiple'] = extracted.apply(lambda x: d[x]).reindex(df.index).fillna(1)
示范
打印df
n A multiple
0 abcde Germany fffe 5 0.5
1 aaaa Norway bbbb 3 1.0
2 tttt Sweden 7 1.0
3 Croatia dfdfdf 5 1.5
4 Italy sfsd 9 1.5
说明
pat看起来像r'(克罗地亚|意大利|德国)’这是一个正则表达式,匹配任何由“|”分隔的选项内 ().在str.extract方法中使用时,它返回匹配的国家/地区.然后运行一个apply来获取字典值.并非所有系列值都会与dict中的键匹配,因此我们必须稍后再使用fillna.