python - Pandas map lambda 函数的不区分大小写的字典

Question

下面，我在函数中使用 lambda x: 将值map 到 pandas 列(如果它们出现在字典中)基准。

在示例中，符号 “GOOG” 被映射为 “Google” 到列 “full_name”。

我的问题是:如何对字典进行不区分大小写的检查？因此，例如，"Aapl" 变成了 "Apple"，即使 "AAPL" 在字典中也是如此。

import pandas as pd
import re

df = pd.read_csv(file.csv, delimiter=",")
df = pd.DataFrame(["LONG GOOG VON", "Long Aapl X4 VON"], columns=["symbol"])

benchmarks = {"GOOG": "Google", "AAPL": "Apple"}
match = re.compile(r"\s(\S+)\s")

def f(value):
    f1 = lambda x: benchmarks[match.findall(x)[0]] if match.findall(x)[0] in benchmarks else ""
    stuff = f1(value)
    #stuff done here is omitted
    return stuff

df["full_name"] = df["symbol"].map(lambda x:f(x))

Answer 1

在编译匹配的时候使用re.IGNORECASE，然后将匹配结果转为大写，供字典使用。

import re
a = ["LONG GOOG VON", "Long Aapl X4 VON", 'no matches here']
match = re.compile(r"\s(\S+)\s", re.IGNORECASE)
benchmarks = {"GOOG": "Google", "AAPL": "Apple"}
for element in a:
    s = match.search(element)
    if s:
        print(benchmarks.get(s.group(1).upper(), ''))

结果:

Google
Apple