Python 创建具有最佳匹配查找的列

我试图找到一种有效的方法，在查找表中找到最佳匹配。所谓最佳匹配，我的意思是在查找表中为数据表中的值找到尽可能长的精确匹配

我的查找表包含值['A'、'A1'、'A12']。对于数据值['A'，'B'，'A1'，'A2'，'A12'，'A13'，'A123'，'A132']，结果应为['A'，'NaN'，'A1'，'A'，'A12'，'A1'，'A12'，'A1']

下面的代码在上例中循环查找键1、2和3的所有可能长度，创建键_1作为列A的前n个字符，并在查找表中查找匹配项

这是可行的，但我相信有一个更优雅的解决方案

作为pd进口熊猫 lookup=pd.DataFrame{'Cat'：['A'，'A1'，'A12']} 打印查找表：\n，查找，\n data=pd.DataFrame{'A'：['A'，'B'，'A1'，'A2'，'A12'，'A13'，'A123'，'A132']} printData表：\n，数据，'\n--' key_length=lookup['Cat'].str.len.drop_duplicates.sort_values.values 键长度=[1] 对于键长中的c： 数据['key_1']=data['A'].str.0，c data=data.mergelookup，left_on=['key_1']，right_on=['Cat']，how='left' idx=数据['Cat']。不为空 data.loc[idx，'Category']=data.loc[idx，'Cat'] 数据。放置“Cat”，轴=1，在位=真 数据。删除“键1”，轴=1，位置=True 打印结果：\n，数据 代码的结果是

Lookup table: 
    Cat
0    A
1   A1
2  A12 

Data table: 
       A
0     A
1     B
2    A1
3    A2
4   A12
5   A13
6  A123
7  A132 
---
Result:
       A Category
0     A        A
1     B      NaN
2    A1       A1
3    A2        A
4   A12      A12
5   A13       A1
6  A123      A12
7  A132       A1

---

非常感谢你的帮助

您需要按len从最长到最短对查找值列表进行排序，并将其连接到字符串模式“A12 | A1 | a”。最后，在此模式上使用str.extract

l = ['A', 'A1', 'A12']
l = sorted(l, key=len, reverse=True)

Out[239]: ['A12', 'A1', 'A']

p = '('+'|'.join(l)+')'
data['Category'] = data['A'].str.extract(p)

Out[255]:
      A Category
0     A        A
1     B      NaN
2    A1       A1
3    A2        A
4   A12      A12
5   A13       A1
6  A123      A12
7  A132       A1