Python str.contains 来自两个或多个字典

Question

我想检查一个字符串是否包含来自两个字典的一个或多个值。

company = {"AXP": "American Express", "BIDU": "Baidu"}
stock_index = {"GOOG": "Google"}

for c, i in zip(company, stock_index):
    df.loc[df.name.str.contains(c, i), "instrumentclass"] = "Equity"

由于某种原因，它只为字典中的第一个匹配项写入"Equity"，即"AXP":"American Express"。对于"Baidu"和"Google"，没有任何反应。

我知道我可以将字典合二为一，如下所示，但我不想这样做。

benchmarks = company.copy()
benchmarks.update(stock_index)

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在pandas DataFrame 的帮助下写入和检索数据。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["LONG AXP", "SHORT AXP", "LONG BIDU", "LONG GOOG"], columns=["name"])

代码将name 列复制到instrumentclass 列，如果每个单元格包含"AXP"、"BIDU" 或"GOOG"，则应该将其替换为"Equity"。

Answer 1

为什么不从分解这些数据开始，如下所示：

df = pd.DataFrame(["LONG AXP", "SHORT AXP", "LONG BIDU", "LONG GOOG"],
                  columns=["name"])

# split on spaces and get the last part
df["company_name"] = df.name.str.split().str.get(-1)

>>> print df
        name company_name
0   LONG AXP          AXP
1  SHORT AXP          AXP
2  LONG BIDU         BIDU
3  LONG GOOG         GOOG

现在，使用这些字符串要容易得多。鉴于这是您的字典示例：

company = {"AXP": "American Express", "BIDU": "Baidu"}
stock_index = {"GOOG": "Google"}

您可以利用类似于 Python 中的集合的“字典视图”：

# this is Python 2, if you use Python 3, .keys() method returns a view
all_companies = company.viewkeys() | stock_index.viewkeys()

>>> print all_companies
{'AXP', 'BIDU', 'GOOG'}

所以现在，我们有一个类似集合的对象，我们可以使用它来过滤数据并设置“Equity”：

df.loc[df.company_name.isin(all_companies), "instrumentclass"] = "Equity"

如果您担心不加入这样的字典，您可能需要考虑使用 ChainMap 之类的东西：https://docs.python.org/3/library/collections.html#collections.ChainMap 这是 Python 3 标准库，但应该存在向后移植到 Python 2。