将 df1 与 df2 匹配并将其替换为索引值（非内连接）答案

【问题标题】：Match df1 with df2 and Replace it with index value (Not Inner Join)将 df1 与 df2 匹配并将其替换为索引值（非内连接）
【发布时间】：2019-01-22 18:11:50
【问题描述】：

我正在寻找匹配 df1 中的值并将其替换为 df1 中 df2 的索引。

例如

输入df1

Column1
Test1
Test2
Test1, Test2

输入 df2

Index ColumnA
0     Test1
1     Test2

所以，我期待的最终输出是

输出df1

Column1
0
1
0, 1

由于性能问题，我不喜欢迭代 df1 中的每一行值并替换，但是有没有可以做到这一点的函数？

请帮我解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这似乎是replace 问题；你可以传递字典。

df1['Column1'].replace(
    dict(zip(df2['ColumnA'], df2['Index'].astype(str))), regex=True)

0       0
1       1
2    0, 1
Name: Column1, dtype: object

如果您需要考虑子字符串（IOW，防止匹配较大字符串的子字符串），您可以为每个模式添加单词边界。

df1 = pd.DataFrame({'Column1': ['Test1', 'Test2', 'Test1, Test2', 'Test12']})
df1

        Column1
0         Test1
1         Test2
2  Test1, Test2
3        Test12

m = {rf'\b{x}\b': str(y) for x, y in zip(df2['ColumnA'], df2['Index'])}
df1['Column1'].replace(m, regex=True)

0         0
1         1
2      0, 1
3    Test12
Name: Column1, dtype: object

【讨论】：

当你有像 Test12 这样的值时，这个答案会失败。它最终将 'Test12' 的 'Test1' 替换为 0 并留下 2。所以，它变成了 02。
@Sid29 好的，这是要求吗？可以修复。
是的，这是一个要求 - 它必须完全匹配字符串。
不，它仍然失败。它给了我和以前一样的输出。
@Sid29 我认为您没有正确尝试（或者您可能忘记保存，这是初学者的常见错误）。我什至在我的回答中添加了一个示例。

【解决方案2】：

用get_dummies尝试不同的东西

x=df1.Column1.str.get_dummies(',').rename(columns=dict(zip(df2.ColumnA,df2.Index)))
x.dot(x.columns.astype(str)+',').str[:-1]
Out[23]: 
0      0
1      1
2    0,1
dtype: object

【讨论】：