使用部分字符串匹配将数据框中的列替换为另一个数据框列

Replacing a column in a dataframe with another dataframe column using partial string match

我有包含以下样本数据帧的大型 CSV:

df1 = 
Index    Fruit   Vegetable    
    0    Mango   Spinach
    1    Berry   Carrot
    2    Banana  Cabbage   
df2 = 
Index   Unit                   Price
   0    Mango_123              30
   1    234_Artichoke_CE       45
   2    23_Banana              12
   3    Berry___LE             10
   4    Cabbage___12LW         25
   5    Rice_ww_12             40
   6    Spinach_KJ             34
   7    234_Carrot_23          08
   8    10000_Lentil           12
   9    Pot________12          32

我想替换 df2 中的名称以替换 df1 中的名称以创建以下数据框:

df3= 
Index    Fruit        Vegetable    
    0    Mango_123    Spinach_KJ
    1    Berry___LE   234_Carrot_23
    2    23_Banana    Cabbage___12LW

执行此操作的通用方法是什么?谢谢。

您可以使用 thefuzz.process.extractOne, that will compute the closest match using Levenshtein Distance 的模糊匹配:

# pip install thefuzz

from thefuzz import process

cols = ['Fruit', 'Vegetable']
df1[cols] = df1[cols].applymap(lambda x: process.extractOne(x, df2['Unit'])[0])

输出:

   Index       Fruit       Vegetable
0      0   Mango_123      Spinach_KJ
1      1  Berry___LE   234_Carrot_23
2      2   23_Banana  Cabbage___12LW

你的问题将通过使用列表理解得到更好的解决:

fruit_list = [df2.Unit[df2.Unit.str.contains(x)].values[0] for x in df1.Fruit.tolist()]
vegetable_list = [df2.Unit[df2.Unit.str.contains(x)].values[0] for x in df1.Vegetable.tolist()]

以上代码将创建两个列表,一个将从 df2 中提取所有水果,而另一个将对蔬菜执行相同的操作。然后,创建一个新的 df 并执行以下操作:

df3 = pd.DataFrame(columns=["Fruit", "Vegetable"])
df3["Fruit"] = fruit_list
df3["Vegetable"] = vegetable_list