Python Dataframe根据类别中的字符串值列表将列更新为类别名称

我有按名称分类的列表，例如：

dinning=['CARLS'、'SUBWAY'、'PIZZA']
银行=['转账'，'文莫'，'随用随存']

如果在另一列中找到任何字符串，我想将一个新列更新为类别名称。在我的另一个问题中，我有以下数据集（银行交易列表示例）：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
餐饮=['CARLS'、'SUBWAY'、'PIZZA']
银行=['转账'，'文莫'，'随用随存']
数据=[
[-68.23，“贝宝转账”]，
[-12.46，'拉尔夫#0079']，
[-8.51，‘随用随存’，
[25.34，“VENMO兑现”]，
[-2.23，“贝宝转账”]，
[-64.29，“贝宝转账”]，
[-7.06，“地铁”]，
[-7.03，“小卡尔”]，
[-2.35，‘壳牌石油’，
[-35.23，‘雪佛龙天然气’]
]
df=pd.DataFrame（数据，列=['amount'，'details']）
df['category']=np.nan
df
金额明细类别
0-68.23贝宝转账NaN
1-12.46拉尔夫#0079南
2-8.51随用随存
3 25.34文莫兑现NaN
4-2.23贝宝转账
5-64.29贝宝转账
6-7.06地铁站
7-7.03小卡尔南酒店
8-2.35壳牌石油公司
9-35.23雪佛龙天然气公司

如果列表中的字符串在data.details中找到，是否有一种有效的方法可以将category列更新为'dinning'或'bank'

即所需输出：
金额明细类别
0-68.23贝宝转账银行
1-12.46拉尔夫#0079南
2-8.51随用随存银行
3 25.34文莫提款银行
4-2.23贝宝转账银行
5-64.29贝宝转账银行
6-7.06地铁餐厅
7-7.03小卡尔餐厅
8-2.35壳牌石油公司
9-35.23雪佛龙天然气公司

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从我前面的问题来看，到目前为止，我假设我需要使用str.extract创建一个新列表。

您可以使用

findall

+

dict

map

sub = {**dict.fromkeys(dining, 'dining'), **dict.fromkeys(bank, 'bank')}
df.details.str.findall('|'.join(sub)).str[0].map(sub)
Out[146]: 
0      bank
1       NaN
2      bank
3      bank
4      bank
5      bank
6    dining
7    dining
8       NaN
9       NaN
Name: details, dtype: object

#df['category'] = df.details.str.findall('|'.join(sub)).str[0].map(sub)

由于我们有多个条件，因此我们可以使用：

dining = '|'.join(dining)
bank = '|'.join(bank)

conditions = [
    df['details'].str.contains(f'({dining})'),
    df['details'].str.contains(f'({bank})')
]

choices = ['dining', 'bank']

df['category'] = np.select(conditions, choices, default=np.NaN)

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如此微小的变化。回答得好<代码>子={**dict.fromkeys（dining，'dining'），**dict.fromkeys（bank，'bank'）}；df.details.str.findall（“|”）.join（sub））.str[0].map（sub）

   amount          details category
0  -68.23  PAYPAL TRANSFER     bank
1  -12.46     RALPHS #0079      nan
2   -8.51   SAVE AS YOU GO     bank
3   25.34    VENMO CASHOUT     bank
4   -2.23  PAYPAL TRANSFER     bank
5  -64.29  PAYPAL TRANSFER     bank
6   -7.06           SUBWAY   dining
7   -7.03         CARLS JR   dining
8   -2.35        SHELL OIL      nan
9  -35.23      CHEVRON GAS      nan