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我有一个列表列表,其中包含以下类型的词标记:
[['java_developer'],
['ETL', 'database_administrator'],
...
['web-developer', 'c#', 'ms_sql']]
我还有一个键值 pandas 数据框,其中第一列键和第二列键是值。例如:
Key Value
0 java_developer java
1 web-developer web
2 database_administrator database
3 ETL ETL
4 ms_sql database
... ... ...
100 c# c#
我想收到以下类型的列表:
[['java'],
['ETL', 'database'],
...
['web', 'c#', 'database']]
如何实现?
最佳答案
使用 get
为 DataFrame
中的缺失值添加一些值,例如 None
:
#added val to last sublist for better sample
L = [['java_developer'],
['ETL', 'database_administrator'],
['web-developer', 'c#', 'ms_sql', 'val']]
#create dictionary from DataFrame
d = df.set_index('Key')['Value'].to_dict()
print (d)
{'java_developer': 'java', 'web-developer': 'web',
'database_administrator': 'database', 'ETL': 'ETL',
'ms_sql': 'database', 'c#': 'c#'}
#in nested list comprehension repalce by dict
L1 = [[d.get(y, None) for y in x] for x in L]
print (L1)
[['java'], ['ETL', 'database'], ['web', 'c#', 'database', None]]
或者删除不匹配的值添加过滤:
L1 = [[d.get(y) for y in x if y in d] for x in L]
print (L1)
[['java'], ['ETL', 'database'], ['web', 'c#', 'database']]
如果字典中不存在需要相同的值:
L1 = [[d.get(y, y) for y in x] for x in L]
print (L1)
[['java'], ['ETL', 'database'], ['web', 'c#', 'database', 'val']]
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