如何使用数据框一列匹配字典值以获取字典键答案

【问题标题】：How to use dataframe one column to match dict values to get the dict key如何使用数据框一列匹配字典值以获取字典键
【发布时间】：2020-08-28 21:10:16
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列包含公司名称：比如

ID  NAME     dict_key
1   APPLE      NaN
2   GOOGLE     Nan
3   IBM        NaN
4   HP         NaN
5   SAMSUNG    NaN

...

我有一个dict键和对应键的多个值，例如

{1000:['APPLE INC', 'APPLE COMPUTER INC', 'AOPLE INC', 'APPLE'], 1001:['GOOGLE INC', 'GOOGLE','GOOLELL INC']}.....

我想编写一个循环来查看字典中的数据框第二列公司名称是否匹配，例如第一行中的 APPLE 和第一列将与 dict 中的 APPLE 匹配，键为 1000，然后我想分配dict_key 列的键。非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

尝试遍历字典并使用每个名称列表调用series.update：

for key, names in my_dict.items():
    df.dict_key.update(df.name.isin(names) * key) # True * 1000 = 1000

【讨论】：

【解决方案2】：

所以我认为您希望应用一个自定义函数来运行所有键值对，检查 df['NAME'] 中的值是否在值中。

def match_company_to_key(company_name):
    for key, value in your_dict.items():
        if company_name in value
            return key


df['dict_key'] = df['NAME'].apply(match_company_to_key)

【讨论】：