Python 将字典映射到dataframe中的部分字符串匹配

我有以下几点

 ID       Code
ABCD      00FQ
JKFA    8LK9|4F5H
QWST    2RLA|R1T5&8LK9

我正在尝试将一个字典映射到代码的各个元素，其中的值是列表

字典看起来是这样的：

d={'00FQ':"['A','B']", '8LK9':"['X']", '4F5H':"['U','Z']", '2RLA':"['H','K']", 'R1T5':"['B','G']" } 

我想将这个dict映射到代码列中由|分隔的每个元素

结果df如下所示：

 ID       Code           Logic
ABCD      00FQ          ['A','B']
JKFA    8LK9|4F5H       ['X'] | ['U','Z']
QWST    2RLA|R1T5&8LK9  ['H','K'] | ['B','G'] & ['X']

IIUC拆分+替换+连接

更新

s=df.Code.str.split('|')
df['Logic']=['|'.join(d.get(y)for y in x) for x in s]
Out[229]: ["['A','B']", "['X']|['U','Z']", "['H','K']|['B','G']"]

op更改问题后更新更换日期2019-11-18

df.Code.replace(d,regex=True)
Out[376]: 
0                    ['A','B']
1              ['X']|['U','Z']
2    ['H','K']|['B','G']&['X']
Name: Code, dtype: object

IIUC拆分+替换+连接

更新

s=df.Code.str.split('|')
df['Logic']=['|'.join(d.get(y)for y in x) for x in s]
Out[229]: ["['A','B']", "['X']|['U','Z']", "['H','K']|['B','G']"]

op更改问题后更新更换日期2019-11-18

df.Code.replace(d,regex=True)
Out[376]: 
0                    ['A','B']
1              ['X']|['U','Z']
2    ['H','K']|['B','G']&['X']
Name: Code, dtype: object

你可以用

设置

代码

输出

其思想是首先使用函数r将字典中所有非| or&的值替换为相应的值。完成此操作后，使用由空格r'\1'包围的a本身替换每个|或（&O）

请注意，在替换repl参数的第一次调用中，是一个可调用的函数，这可以按照链接文档中的指定进行：

callable被传递给regex match对象，并且必须返回 要使用的替换字符串。见re.sub

注意：此解决方案假定每个可能的代码都在用于替换的字典中，如果不是这样，请将r更改为：

有关正则表达式的详细信息，请参见：

你可以用

设置

代码

输出

其思想是首先使用函数r将字典中所有非| or&的值替换为相应的值。完成此操作后，使用由空格r'\1'包围的a本身替换每个|或（&O）

请注意，在替换repl参数的第一次调用中，是一个可调用的函数，这可以按照链接文档中的指定进行：

callable被传递给regex match对象，并且必须返回 要使用的替换字符串。见re.sub

注意：此解决方案假定每个可能的代码都在用于替换的字典中，如果不是这样，请将r更改为：

有关正则表达式的详细信息，请参见：

---

然后我推荐循环：-@MaxB s=df.Code.str.split'|'，这是新的s@MaxB我不知道你现在需要什么，好像你只需要一个替换，我已经更新了solution@MaxB我正在跟踪您的样本，我的所有解决方案都与您的样本数据配合良好，并产生预期的输出，因此，请将示例数据与实际数据帧进行比较，以查看different@MaxB我不这么认为，顺便说一句，dict应该是d={'00FQ'：['A'，'B']，'8LK9'：['X']，'4F5H'：['U'，'Z']，'2RLA'：['H'，'K']，'R1T5'：['B'，'G']}，然后我推荐循环：-@maxbs=df.Code.str.split'|'s@MaxB我不知道你现在需要什么，看来你只是需要一个替代品，我已经更新了solution@MaxB我正在关注您的示例，我的所有解决方案都与您的示例数据配合良好，并产生预期的输出，因此请将示例数据与您的实际数据帧进行比较，以查看结果different@MaxB我不这么认为，顺便说一句，这个单词应该是d={'00FQ'：['A'，'B']，'8LK9'：['X']，'4F5H'：['U'，'Z']，'2RLA'：['H'，'K']，'R1T5'：['B'，'G']}@DanielMesejo Fixed，sry@DanielMesejo已修复，sryAttributeError:只能使用带字符串值的.str访问器，在pandas中使用np.object dtype，这让人困惑，因为我已经验证了该列是绝对类型str@MaxB回答中提供的设置是否出现错误？是的，我尝试将df简化为一个元素。您可以尝试：df['Logic']=df['Code'].astypestr.str.replace'[^ |和]+'，r.astypestr.str.replace'[|和]“，r'\1'？我尝试了这一方法，但在df['Logic']AttributeError:的每一行中都得到了'nan'，只能使用带字符串值的.str访问器，它在pandas中使用np.object uudtype，这很混乱，因为我已经验证了该列是绝对类型str@MaxB答案中提供的设置是否出现错误？是的，我也尝试过将df简化为一个元素。你能尝试一下吗：df['Logic']=df['Code'].astypestr.str.replace'[^ |&]+'，r.astypestr.str.replace'[|&]'，r'\1'。我尝试过这个方法，但df['Logic']每行都有'nan'

df['Logic'] = df['Code'].str.replace('[^|&]+', r).str.replace('([|&])', r' \1 ')
print(df)

     ID            Code                          Logic
0  ABCD            00FQ                      ['A','B']
1  JKFA       8LK9|4F5H              ['X'] | ['U','Z']
2  QWST  2RLA|R1T5&8LK9  ['H','K'] | ['B','G'] & ['X']

def r(w, d=d):
    """Function to be used for dictionary based replacement"""
    return d.get(w.group(), w.group())