Python 根据前两个字母替换数据框列的一部分

我有一个pandas数据框，需要根据前两个字母有条件地更新值。模式很简单，下面的代码也可以工作，但它感觉不到pythonic。我需要将它扩展到其他字母（至少11-19/A-J），虽然我可以添加额外的行，但我真的希望用正确的方法来做。现有代码如下

df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('11'), 'REFERENCE_ID'] = 'A' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('12'), 'REFERENCE_ID'] = 'B' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('13'), 'REFERENCE_ID'] = 'C' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('14'), 'REFERENCE_ID'] = 'D' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]
df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith('15'), 'REFERENCE_ID'] = 'E' + df['PRECERT_ID'].str[-7:]

我想我可以用一个字母列表，比如

letters = list(string.ascii_uppercase)

但我对数据帧（以及一般的python）还不熟悉，无法理解获得与之等效的数据帧的语法

letters = list(string.ascii_uppercase)
text = '1523456789'
first = int(text[:2])
text = letters[first-11] + text[-7:]

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我无法找到解决这个问题的方法，但如果有任何帮助或类似问题的链接，我将不胜感激。谢谢。

我会尝试制作一个查找字典，并使用

map

来加快速度

df['REFERENCE_ID'] = df['PRECERT_ID'].astype(str)

# Save all uppercase english letters in a list
letters = list(string.ascii_uppercase)

# Enumerate over the letters list and start with 11 as the OP wants in this way only. 
# All the uppercase english letters and corresponding numbers starting with 11. 
for i,l in enumerate(letters, start=11):
    df.loc[df['REFERENCE_ID'].str.startswith(str(i)), 'REFERENCE_ID'] = l + df['PRECERT_ID'].str[-7:]

要使查找命令成为命令，您可以使用：

lu_dict = dict(zip([str(i) for i in range(11,20)],[chr(i) for i in range(65,74)]))

返回：

{'11': 'A',
 '12': 'B',
 '13': 'C',
 '14': 'D',
 '15': 'E',
 '16': 'F',
 '17': 'G',
 '18': 'H',
 '19': 'I'}

然后可以使用

.str.slice.map

来避免for循环

df = pd.DataFrame(data = {'Reference_ID':['112326345','12223356354','6735435634']})
df.Reference_ID = df.Reference_ID.astype(str)

df.loc[:,'Reference_new'] = df.Reference_ID.str.slice(0,2).map(lu_dict) + df.Reference_ID.str.slice(-7, )

其结果是：

  Reference_ID Reference_new
0    112326345      A2326345
1  12223356354      B3356354
2   6735435634           NaN

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虽然这段代码可以解决这个问题，但如何以及为什么解决这个问题将真正有助于提高您的帖子质量，并可能导致更多的投票。请记住，你是在将来回答读者的问题，而不仅仅是现在提问的人。请在回答中添加解释，并说明适用的限制和假设。