通过映射到字典创建新列（字符串包含匹配项）

Question

我正在尝试根据字典 df2 在 df1 中创建列 Factor。然而，用于映射的 Code 列并不完全相同，字典仅包含部分 Code 字符串。

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({
    'Date':['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'Ratings':[9.0, 8.0, 5.0, 3.0, 2, 3, 6, 5],
    'Code':['R:EST 5R', 'R:EKG EK', 'R:EKG EK', 'R:EST 5R', 'R:EKGP', 'R:EST 5R', 'R:OID_P', 'R:OID_P']})

df2 = pd.DataFrame({
    'Code':['R:EST', 'R:EKG', 'R:OID'],
    'Factor':[1, 1.3, 0.9]})

到目前为止，我无法正确映射数据框，因为列不完全相同。 Code 列不必以“R:”开头。

df1['Factor'] = df1['Code'].map(df2.set_index('Code')['Factor'])

这是首选输出的样子：

df3 = pd.DataFrame({
    'Date':['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'Ratings':[9.0, 8.0, 5.0, 3.0, 2, 3, 6, 5],
    'Code':['R:EST 5R', 'R:EKG EK', 'R:EKG EK', 'R:EST 5R', 'R:EKGP', 'R:EST 5R', 'R:OID_P', 'R:OID_P'],
    'Factor':[1, 1.3, 1.3, 1, 1.3, 1, 0.9, 0.9]})

非常感谢！

Answer 1

>>> df1['Code'].str[:5].map(df2.set_index('Code')['Factor'])
0    1.0
1    1.3
2    1.3
3    1.0
4    1.3
5    1.0
6    0.9
7    0.9
Name: Code, dtype: float64

>>> (df2.Code
         .apply(lambda x:df1.Code.str.contains(x))
         .T
         .idxmax(axis=1)
         .apply(lambda x:df2.Factor.iloc[x])
)

0    1.0
1    1.3
2    1.3
3    1.0
4    1.3
5    1.0
6    0.9
7    0.9
dtype: float64

通过映射到字典创建新列（字符串包含匹配项）

Creating new column by mapping to dictionary (with string contain match)

python

pandas

dataframe

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