如何从包含与数据框列对应的子字符串值的python字典中识别键？答案

【问题标题】：How to identify key from python dictionary that contains a substring value that corresponds with column of dataframe?如何从包含与数据框列对应的子字符串值的python字典中识别键？
【发布时间】：2022-01-14 22:31:23
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列 TaskName，其中包含各种任务字符串。我还有一个字典，其中键是我想要匹配的类别，值是标识类别的子字符串列表。 TaskName 的每条记录都包含这些字典值之一（一旦将 .lower() 应用于它），但我无法找到解决此问题的有效解决方案。数据框大约有 100,000 行，我能想出的唯一解决方案是嵌套的 for 循环和处理时间过长（超过 10 分钟）的 if 语句。如何有效地用对应的 catDict 键填充 df 的类别列？

df = pd.DataFrame({'JobId': [123,456,789],
                   'TaskName': ["Carpet [09743CARPET T/K 23525-346]", "QUALITY INSPECTION – 
                                 FINAL INSPECTION [2-93 QUALITY 43634]", "Install Glue Down 
                                 Wood [98053vPREFAB WOOD FLOOR 2935]"],
                   'Category': ["","",""]})

catDict = {'Frame': ['concrete pump truck', 'quality inspection - final inspection'],
           'Final': ['prefab wood', 'carpet t/k']}

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary indexing

【解决方案1】：

我不太清楚您是如何将任务映射到类别的。例如，任务 456 的类别 =“框架”，因为任务 456 的 TaskName 是“质量检查 - 最终检查”吗？

如果是这样，我会尝试将 catDict 本身变成一个数据框，然后使用公共密钥将 (pd.merge) 合并到 df。您需要在 df 中创建一个新列，其中包含您要加入的密钥（通过对 TaskName 执行某种 str 操作）。要使 catDict 成为数据框，您可以执行 pd.DataFrame.from_dict(catDict, orient='index').transpose().melt() 之类的操作

【讨论】：

没错，我正在尝试通过包含在 TaskName 完整字符串中的 catDict 值将 TaskName 映射到 catDict。
好的，您尝试我提到的解决方案了吗？这应该适用于您的情况。