python pandas 使用带正则表达式的 map

Question

我有一个字典:

dealer = {
    'ESSELUNGA': 'Spesa',
    'DECATHLON 00000120': 'Sport',
    'LEROY MERLIN': 'Casa',
    'CONAD 8429': 'Spesa',
    'IKEA': 'Casa',
    'F.LLI MADAFFARI': 'Spesa',
    'SUPERMERCATO IL GIGANT': 'Spesa',
    'NATURASI SPA': 'Spesa',
    'ESSELUNGA SETTIMO MILANE': 'Spesa'
}

我想将它映射到 pandas df:

entries.Categoria = entries.Commerciante.map(dealer)

有没有办法使用正则表达式来匹配“Commerciante”列上的 map ？通过这种方式，我可以将经销商重写为:

dealer = {
    'ESSELUNGA': 'Spesa',
    'DECATHLON': 'Sport',
    'LEROY MERLIN': 'Casa',
    'CONAD': 'Spesa',
    'IKEA': 'Casa',
    'F.LLI MADAFFARI': 'Spesa',
    'SUPERMERCATO IL GIGANT': 'Spesa',
    'NATURASI SPA': 'Spesa',
    'ESSELUNGA SETTIMO MILANE': 'Spesa'
}

并匹配“迪卡侬”和“迪卡侬 00000120”

Answer 1

谢谢大家。我用你的建议来解决我的问题。我定义了一个新函数:

def dealer_replace(dealer_dict, text):

    regex = re.compile("(%s)" % "|".join(map(re.escape, dealer_dict.keys())))

    if regex.search(text):
        ret = regex.search(text)
        return dealer_dict[ret.group()]
    else:
        return None

并将其与 apply 一起使用

entries['Categoria'] = entries['Commerciante'].apply(lambda v: dealer_replace(dealer, str(v)))