大家好!
dict = {'Awesome' : 'Sauce', 'Foo' : 'Barr'}
Col A Col B
1 'This is Awesome'
2 'I really foo him'
我正在尝试找到最符合 Python 风格的方法来遍历数据集/帧并返回与字典值匹配的任何字符串。
例如，对于数字 1，我想在 c 列中返回 Sauce，在相应的行中返回 2 'barr'，但在 col c 中。
如果重要的话，我正在处理一个 csv/excel 文件。
如有任何帮助，我们将不胜感激。我很高兴使用 Pandas 和 NP 库。
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我有一个这样的 DF，它持续了大约 500 行，我在 API 的帮助下进行了抓取，我需要将这个自由格式的文本转换为我的字典中的值。我所做的是确定关键字，我将这些关键字放入我的键值中并分配给字典值，这样我们就可以分析数据。
也许使用字典不是最好的方法？任何建议将不胜感激。
DN。
最佳答案
你只能使用python
[''.join(z) for z in [[y[1] if y[0] in x else '' for x in df['Col B'] ] for y in d.items()]]
Out[22]: ['Sauce', 'Barr']
关于python - 将字典中的键与字符串匹配，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50139187/