Python 是否转换ID相同而名称不同的名称？

我正在尝试清理出现以下情况的名称值

     ID  name
1     1    Company
2     1    Company, LLC

我想将其正常化，因此我只有一个这样的名称：

     ID  name
1     1    Company
2     1    Company

例如：

df.loc[df.name == 'Company, LLC', 'name'] = 'Company'

---

可以重复使用相同的方法重新映射值序列。如所述，如果您想识别更多潜在的匹配项，可以帮助您找到可能相同的字符串。

这将保留每个组的第一个元素，并沿数据帧的整个大小广播它：

df
Out[22]: 
   ID         name
0   1      Company
1   1  Company,LLC
2   2   Companybbb
3   2  Company,LLC
4   3   Companyccc
5   3  Company,LLC

df.groupby('ID')['name'].transform('first')
Out[21]: 
0       Company
1       Company
2    Companybbb
3    Companybbb
4    Companyccc
5    Companyccc
Name: name, dtype: object

---

看看fuzzyfuzzy。你的相框有多大？是否有可能有一个干净的列表和“硬编码”的值，你需要改变吗？嘿，它不是太大，大约300个值需要改变。有可能用听写器来做这件事吗？其中键是ID，值是正确的公司名称？这当然可以通过字典实现。这将是大量的前期手动工作，但在这之后，您只需根据

ID

列使用字典更改

Name

列即可。如果您的数据变化不大，这可能是一个很好的解决方案。然而，如果你有了新的名字，那么保持一本字典将是一个时间的消耗。如果你需要一个更“永久”的解决方案，FuzzyWuzzy（或类似的东西）可能是你可以去的地方。你可以通过使用

.transform（'first'）

@JonClements来避免这里的lambda。谢谢你的提醒，总是从x.first（）开始，但失败了，然后我就回头看：-）