在DataFrame列中搜索字典键，并在新列中返回字典值

Question

我有一个数据框，其中包含来自金融机构的交易。列['vendor_full']中的一列是供应商，但其中可能包含商店编号，实际位置等。因此，很难根据供应商的实际情况来进行总结。

我创建了一个字典，其中的键是可能出现在数据框中（或至少一部分列字符串）的供应商名称，值是我希望写入的供应商名称。新列['vendor_short']。

基于this问题和@Vaishali的回答，我非常接近解决方案，但是区别在于，上面发布问题的用户希望将字典值用作搜索项和返回值值。我想搜索键并返回值。

import pandas as pd

data = {'amount': [100, 150, 5, 89, 55, 14], 'vendor_full': ['store_name 1234', 'online_store xx55', 'st_name 9876', 'grocery_store', 'online_shop', 'clothing_store xx']}
cols = ['amount', 'vendor_full']

df = pd.DataFrame(data,columns = cols)

vendor_dict = {'store_name': 'store_name', 'online_store': 'online_store', 'st_name': 'store_name', 'grocery_store': 'grocery_store', 'online_shop': 'online_store', 'clothing_store': 'clothing_store'}

pat = r'({})'.format('|'.join(vendor_dict.values()))
cond = df['vendor_full'].str.contains('|'.join(vendor_dict.keys()))
df.loc[cond, 'vendor_short'] = df['vendor_full'].str.extract((pat), expand=False)

上面的代码似乎适用于第一次出现的供应商，但是对于其余的出现，我得到了NaN。

实际：

    amount    vendor_full    vendor_short
0   100    store_name 1234   store_name
1   150    online_store xx55 online_store
2   5      st_name 9876      NaN
3   89     grocery_store     grocery_store
4   55     online_shop       NaN
5   14     clothing_store xx clothing_store

期望/期望：

    amount  vendor_full       vendor_short
0   100     store_name 1234   store_name
1   150     online_store xx55 online_store
2   5       st_name 9876      store_name
3   89      grocery_store     grocery_store
4   55      online_shop       online_store
5   14      clothing_store xx clothing_store

Answer 1

方法1

我们会根据您的字典制作数据框。然后，我们提取您的df的名称，以便可以合并这些名称并获得vendor_short：

df2 = pd.DataFrame({'vendor_full':list(vendor_dict.keys()),
                    'vendor_short':list(vendor_dict.values())})

s = df['vendor_full'].str.extract("({})".format('|'.join(df2['vendor_full'])))

df['vendor_short'] = s.merge(df2, left_on=0, right_on='vendor_full')['vendor_short']

   amount        vendor_full    vendor_short
0     100    store_name 1234      store_name
1     150  online_store xx55    online_store
2       5       st_name 9876      store_name
3      89      grocery_store   grocery_store
4      55        online_shop    online_store
5      14  clothing_store xx  clothing_store

---

方法2

使用.map：

s = df['vendor_full'].str.extract("({})".format('|'.join(vendor_dict.keys())))
df['vendor_short'] = s[0].map(vendor_dict)

   amount        vendor_full    vendor_short
0     100    store_name 1234      store_name
1     150  online_store xx55    online_store
2       5       st_name 9876      store_name
3      89      grocery_store   grocery_store
4      55        online_shop    online_store
5      14  clothing_store xx  clothing_store

---

方法3

由cs95在评论中提供

使用正则表达式从vendor_full列中提取名称，然后使用.map将其映射到字典：

df['vendor_short'] = df['vendor_full'].str.extract('([a-zA-Z_]+)', expand=False).map(vendor_dict)

   amount        vendor_full    vendor_short
0     100    store_name 1234      store_name
1     150  online_store xx55    online_store
2       5       st_name 9876      store_name
3      89      grocery_store   grocery_store
4      55        online_shop    online_store
5      14  clothing_store xx  clothing_store