用字符串模式映射熊猫系列答案

【问题标题】：Map pandas series with string pattern用字符串模式映射熊猫系列
【发布时间】：2021-12-08 20:05:33
【问题描述】：

您好，我想使用字符串模式映射熊猫系列

s=pd.DataFrame([['AMcU8', 10], ['AM8v', 15], ['ASw9', 14],['ASw7', 14]], columns = ['Code', 'Quantity'])

s["newcode"]=s["Code"].map({"AM.*8.*" : "AM8", "AS.*9.*" : "AS9"})

但我明白了：

   Code  Quantity newcode
0  AMcU8       10     NaN
1  AM8v        15     NaN
2  ASw9        14     NaN
3  ASw7        14     NaN

代替：

   Code  Quantity newcode
0  AMcU8       10     AM8
1  AM8v        15     AM8
2  ASw9        14     AS9
3  ASw7        14     NaN

有什么想法吗？找不到匹配项时得到一个 NaN 很好

【问题讨论】：

您只是想从原始代码中删除小写字母吗？
不，也可以是大写

标签： python dataframe mapping

【解决方案1】：

您可以使用 Series.replace 并将参数 regex 设置为映射字典 (documentation)：

s["newcode"] = s["Code"].replace(regex={"AM.*8.*":"AM8", "AS.*9.*": "AS9"})

产生：

    Code    Quantity    newcode
0   AMcU8   10          AM8
1   AM8v    15          AM8
2   ASw9    14          AS9
3   ASw7    14          ASw7

请注意，不匹配的模式保持不变。

【讨论】：

【解决方案2】：

据我所知，没有直接的函数可以执行此操作。

您可以使用apply() 和re 执行此操作，并按如下方式遍历您的映射字典：

mapping = {"AM.*8" : "AM8", "AS.*9" : "AS9"}
import re

def regex_mapping(x):
    for k, v in mapping.items():
        if re.match(k, x):
            return re.sub(k, v, x)
    return x

s['Code'].apply(regex_mapping)

输出：

0     AM8
1     AM8
2     AS9
3    ASw7
Name: Code, dtype: object

【讨论】：

【解决方案3】：

据我所知，您无法向Series.map() 提供正则表达式密钥。

但是，这可以满足您的需要：

import re
import pandas as pd

s = pd.DataFrame([['AMcU8', 10], ['AM8', 15], ['ASw9', 14], ['ASw7', 14]], columns=['Code', 'Quantity'])


def regex_replace(x, map: dict = None):
    for regex, replacement in map.items():
        if re.match(regex, x):
            return replacement
    else:
        return x


s["newcode"] = s["Code"].apply(regex_replace, map={"AM.*8": "AM8", "AS.*9": "AS9"})

或者，如果您经常将其应用于大型 DataFrame，并希望在这种情况下更快、更高效：

import re
import pandas as pd
from functools import partial

s = pd.DataFrame([['AMcU8', 10], ['AM8', 15], ['ASw9', 14], ['ASw7', 14]], columns=['Code', 'Quantity'])


def regex_replace(map: dict = None, x=None):
    for regex, replacement in map.items():
        if regex.match(x):
            return replacement
    else:
        return x

mapping = partial(regex_replace, {re.compile("AM.*8"): "AM8", re.compile("AS.*9"): "AS9"})
s["newcode"] = s["Code"].apply(mapping)

【讨论】：