Question

我有一个字符串列表，像这样：

m = ['First Officer', 'Executive Officer']

还有像这样的Pandas数据框：

d = {'match': ['and', 'first'], 'use': ['&', '1st']}
df = pd.DataFrame(data=d)

我想为re.search中的每个子字符串m中的每个字符串df.match，并在存在匹配项时，附加{{的re.sub} 1}}和m[i]分别用于df.match[i]至df.use[i]。

预期输出为：

最快的实现是什么？

Answer 1

创建一个帮助函数来处理替换：

def helper(mtch):
     return df.loc[df.match.eq(mtch.group().lower()), 'use'].values[0]

然后对 re.sub 使用列表推导：

[
    re.sub(r'|'.join(df.match.values), lambda x: helper(x), i, flags=re.I)
    for i in m
]
# ['1st Officer', 'Executive Officer']

如果您真的也想要原件：

set(m + [re.sub(r'|'.join(df.match.values), lambda x: helper(x), i, flags=re.I) for i in m])
# {'1st Officer', 'Executive Officer', 'First Officer'}

我个人认为，通过使用字典而不是数据框来完成此操作会更容易，这可以使查找更加容易：

dct = dict(df.values)
# {'and': '&', 'first': '1st'}

[
    re.sub(r'|'.join(dct.keys()),
    lambda x: dct[x.group().lower()], i, flags=re.I)
    for i in m
]
# ['1st Officer', 'Executive Officer']

Python-在数据框列中搜索值列表，将涉及其他列的操作结果追加到列表中

1 个答案: