使用宽松字典映射列中的值答案

【问题标题】：Using relaxed dictionary to map values in column使用宽松字典映射列中的值
【发布时间】：2023-04-06 17:43:01
【问题描述】：

我想知道是否有人可以帮助我将一列字符串与 python 中的一种轻松字典匹配。所以我有以下python数据框：

String                      Colour
8392apple8309
8dbsfhorange9anld
38banananflks9

还有这本词典：

_dict
{'apple':'Red',
'orange':'Orange'
'banana':'Yellow'}

我写了这个函数：

def fruitsearch(string):
    return [value for key, value in _dict.items() if string in key.lower()]

它能够获取我的键的子字符串，例如fruitsearch('app') 并返回正确的颜色，红色。然而，我想做的是让函数在我的数据框列“字符串”中找到键，并将正确的颜色返回到数据框中的第二列颜色，所以它看起来像这样：

String                        Colour
8392apple8309                 Red
8dbsfhorange9anld             Orange
38banananflks9                Yellow

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python string pandas dictionary series

【解决方案1】：

这是一种方法。

演示：

import pandas as pd


def fruitsearch(string):
    _dict = {'apple':'Red', 'orange':'Orange', 'banana':'Yellow'}
    for key, value in _dict.items():
        if key.lower() in string:
            return value 
    return None


df = pd.DataFrame({"String": ["8392apple8309", "8dbsfhorange9anld", "38banananflks9"]})
df["Colour"] = df["String"].apply(fruitsearch)

print(df)

输出：

              String  Colour
0      8392apple8309     Red
1  8dbsfhorange9anld  Orange
2     38banananflks9  Yellow

【讨论】：

【解决方案2】：

目前您正在逐行计算中迭代您的字典。为了提高效率，尤其是在有大量行的情况下，请考虑对每个字典项进行按列操作。在这种情况下，您可以使用pd.Series.str.contains 并提供参数regex=False 来提高性能。

for k, v in _dict.items():
    df.loc[df['String'].str.contains(k, regex=False), 'Colour'] = v

print(df)

              String  Colour
0      8392apple8309     Red
1  8dbsfhorange9anld  Orange
2     38banananflks9  Yellow

【讨论】：

感谢您的建议，这真的很有帮助！