Python：替换不区分大小写的标志不起作用

Question

在我的数据框中，我想用一个一致的字符串替换不同的表示方式。例子：

1. 将 [COM, COMMERCIAL] 替换为“商业”。
2. 将 [FALSE, False, false, NO, No, N] 替换为 N 等。

要替换的值列表和替换值来自另一个数据帧，并且会在我遍历主数据帧中的每一列时发生变化。

应该可行的理想解决方案是：

dfPA[col] = dfPA[col].replace(f'(?i){valold}', key)

where
valold = ['COM', 'COMMERCIAL']
key = 'Commercial'

这不起作用。也许是因为 valold 是一个列表。所以我尝试了：

for val in valold:
    dfPA[col] = dfPA[col].replace(f'(?i){val}', key)

还是不行。有什么想法吗？

注意：我不能使用dfPA[col] = dfPA[col].str.replace(valold, key, case=False, regex=False)，因为正如here 解释的那样，它也会替换子字符串。然后我看到的不是“商业”，而是“ComCom ...商业”

Answer 1

str.replace 或replace 可以使用。只需确保模式匹配整个单元格匹配字符串的开头 (^) 和结尾 ($)。

str.replace:

for val in valold:
    dfPA[col] = dfPA[col].str.replace(rf'^{val}$', key, case=False, regex=True)

replace:

for val in valold:
    dfPA[col] = dfPA[col].replace(rf'(?i)^{val}$', key, regex=True)

*regex=False 默认为replace，因此regex 不区分大小写修饰符在不设置regex=True 的情况下将无法用于替换，因为它将逐字匹配字符“(?i)”。

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样本数据和输出：

import pandas as pd

dfPA = pd.DataFrame({
    'col': ['COM', 'COMMERCIAL', 'COmMErCIaL', 'Something else',
            'comical']
})

valold = ['COM', 'COMMERCIAL']
key = 'Commercial'
col = 'col'
for val in valold:
    dfPA[col] = dfPA[col].str.replace(rf'^{val}$', key, case=False, regex=True)

print(dfPA)

              col
0      Commercial
1      Commercial
2      Commercial
3  Something else
4         comical