python - 字典键用字典值替换 pandas 数据框列中的字符串并执行评估

Question

我有一个 Pandas 数据框:

df = pd.DataFrame({'col1': ['3 a, 3 ab, 1 b',
                            '4 a, 4 ab, 1 b, 1 d',
                            np.nan] })

和字典

di = {'a': 10.0,
 'ab': 2.0,
    'b': 1.5,
    'd': 1.0,
    np.nan: 0.0}

使用字典中的值，我想像这样评估数据框行:

3*10.0 + 3*2.0 + 1*1.5 给我一个看起来像这样的最终输出:

pd.DataFrame({'col1': ['3 a, 3 ab, 1 b',
                            '4 a, 4 ab, 1 b, 1 d',
                            'np.nan'], 'result': [37.5,
                            50.5,
                            0]  })

所以，到目前为止我只能用“+”替换“，”

df['col1'].str.replace(',',' +').str.split(' ')

Answer 1

这里似乎已经结束了

df['col1'].str.split(', ',expand=True).replace({' ':'*','np.nan':'0'},regex=True).\
     stack().apply(lambda x : eval(x,di)).sum(level=0)
Out[884]: 
0    37.5
1    50.5
2     0.0
dtype: float64