正则表达式用列中的值替换多个代码

Question

我有一个带有不同列的dataframe（df）。列（col1）之一如下：

    col1
    ----
0   1
1   2
2   1-2
3   1,2
4   1-3
5   3

我正在使用python / pandas中的.replace方法替换使用代码的col1中的代码：

 df.col1.replace(to_replace=({'1':'Normal','2':'1-2 more than normal','3':'3-4 more than normal'}), regex=True)

我使用regex=True是因为在单元格中有1-2这样的代码，其中1和2具有不同的含义，如字典中所述。

输出

    col1
    --------
0   Normal
1   1-2 more than normal
2   Normal-1-2 more than normal
3   Normal,1-2 more than normal
4   Normal-1-2 more than normal-3 more than normal
5   1-2 more than normal-3 more than normal

所需的输出

    col1
    --------
0   Normal
1   1-2 more than normal
2   Normal-1-2 more than normal
3   Normal,1-2 more than normal
4   Normal-3-4 more than normal
5   3-4 more than normal

问题：

如果我不考虑第四行（1-3），那么除代码3外，所有代码均已正确替换。我进一步尝试添加仅包含代码3的行，在那里我发现regex首先替换了代码3的值，然后用这些值替换字典中的值。

很奇怪，因为我只运行一次正则表达式代码/命令。

一种解决方案是，我可以使用英文单词，例如在字典值中使用数字，而不是使用数字。我可以写1-2 more than normal而不是写one-two more than normal，然后它可以工作。但我想保留数字，因为它们易于解释。

有什么建议吗？

Answer 1

重复您的工作我似乎并没有得到与输入相同的错误

df = pd.DataFrame({'col1' : ['1', '2', '1-2', '1,2', '1-3', '3']})

并应用相同的.replace方法：

df.col1.replace(to_replace=({'1':'Normal','2':'1-2 more than normal','3':'3-4 more than normal'}), regex=True)

我的输出与您所需的输出匹配

输出：

    col1
    ---------
0   Normal
1   1-2 more than normal
2   Normal-1-2 more than normal
3   Normal,1-2 more than normal
4   Normal-3-4 more than normal
5   3-4 more than normal

所以我真的看不到任何问题。

除此之外，尽管我会考虑您在这里进行的转换以及输出的可读性。如果要根据某个预先确定的限制评估每个值，为什么不为每一行创建一个带有标签的列，以指示该列是哪个分类组？希望有帮助！