PYTHON：从列名中查找和替换 SUBSTR - 从 CSV 中查找答案

【问题标题】：PYTHON: Find and Replace SUBSTR from column names - lookup from CSVPYTHON：从列名中查找和替换 SUBSTR - 从 CSV 中查找
【发布时间】：2021-09-24 19:44:57
【问题描述】：

我在 csv 中有 1000 条记录，格式如下：

mycsv:

FIND	REPLACE
ABC	THOMAS
LMN	DICKENSON
DEF	PAM
XYZ	HARRY

具有 1000 行和列的 pd.DataFrame，格式如下：

df = pd.DataFrame(data = {'名字叫ABC': [0,0,0,0,1,1,1,1],
'LMN 得分最高': [0,0,1,1,0,0,1,1],
'最快乐的是 XYZ': [0,1,0,1,0,1,0,1],
'DEF 聋了吗？': [1,0,1,0,1,0,1,0]})

The name is ABC	LMN has the Highest score	Happiest is XYZ	is DEF deaf?
0	0	0	1
0	0	1	0
0	1	0	1
0	1	1	0
1	0	0	1
1	0	1	0
1	1	0	1
1	1	1	0

我想要以下输出：（mycsv中匹配FIND的字符串应该替换为mycsv中对应的REPLACE）

The name is THOMAS	DICKENSON has the Highest score	Happiest is HARRY	is PAM deaf?
0	0	0	1
0	0	1	0
0	1	0	1
0	1	1	0
1	0	0	1
1	0	1	0
1	1	0	1
1	1	1	0

【问题讨论】：

df.columns = df.columns.str.replace('ABC', 'THOMAS') 并且您可以在for-loop 中针对 CSV 文件中的不同值运行它。

标签： python pandas string dataframe replace

【解决方案1】：

假设您的 csv 与您的代码位于同一目录中，您可以从创建查找和替换值的字典开始。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('lookup_file.csv')
lookup_dict = df.set_index(['FIND'])['REPLACE'].to_dict()

然后遍历该字典的条目并使用 replace()

# create sample dataframe
df = pd.DataFrame(data = {'The name is ABC': [0,0,0,0,1,1,1,1],
                          'LMN has the Highest score': [0,0,1,1,0,0,1,1],
                          'Happiest is XYZ': [0,1,0,1,0,1,0,1],
                          'is DEF deaf?': [1,0,1,0,1,0,1,0]})

# apply column name mapping
for key, value in lookup_dict.items():
    df.columns = df.columns.str.replace(key, value, regex=False)

print(df)

【讨论】：