Панды карта для DataFrame из словаря

Question

я в настоящее время отображения и переименования различных строковых значений столбцов в pandas с помощью этой функции:

df["fundbenchmark"] = df["name"].map(lambda x: "American Express" if "AXP" in x else "Apple" if "AAPL" in x else "Google" if "GOOG" in x else "") 

Я, однако сделать это в течение нескольких колонок и для многих различных переименований. Вот еще один столбец с идентичным контентом, поэтому было бы повторительно добавлять туда все компании.

df["subclass"] = df["name"].map(lambda x: "American Express" if "AXP" in x else "Apple" if "AAPL" in x else "Google" if "GOOG" in x else "") 

Таким образом, я хотел бы сохранить словарь, как:

companies = {"AXP": "American Express", "AAPL": "Apple", "GOOG": "Google"} 

и называют, что для всех случаев, когда мне нужно отобразить названия компании. Как я могу сделать это map для совпадений в companies вместо lambda x?

---

Текущий DataFrame:

Name    
"BULL AXP UN X3 VON" 
"BEAR AXP UN X3 VON" 
"BULL GOOG UN X5 VON" 
"BEAR GOOG UN X5 VON" 
"BEAR ABC123 X2 CBZ" 

Желаемый результат:

Name     Fundbenchmark    Subclass 
"BULL AXP UN X3 VON"  "American Express"  "American Express" 
"BEAR AXP UN X3 VON"  "American Express"  "American Express" 
"BULL GOOG UN X5 VON"  "Google"    "Google" 
"BEAR GOOG UN X5 VON"  "Google"    "Google" 
"BEAR ABC123 X2 CBZ"  "BEAR ABC123 X2 CBZ" "BEAR ABC123 X2 CBZ" #Not in Dictionary 

Словарь:

companies = {"AXP": "American Express", "GOOG": "Google"} 

Так что если аббревиатура существует в словаре, а затем написать это имя для других столбцов ,

Или, если аббревиатура отсутствует в словаре, дублируйте всю ячейку.

Answer 1

Я сомневаюсь, что это самый элегантный способ, но он должен сделать трюк:

df['fbm'] = df['name'] 
for i in companies: 
    df.loc[ df.name.str.contains(i), 'fbm' ] = companies[i] 

        name     fbm 
0 BULL AXP UN X3 VON American Express 
1 BEAR AXP UN X3 VON American Express 
2 BULL GOOG UN X5 VON    Google 
3 BEAR GOOG UN X5 VON    Google 
4 BEAR ABC123 X2 CBZ BEAR ABC123 X2 CBZ 

Одна вещь, чтобы иметь в виду, здесь является то, что, так как это не поиск по словарю, вы могли бы иметь более одного матча. Например, «ABC» и «UN» являются действительными тикерами, а «BEAR» - или был. С помощью этого метода последнее совпадение будет сохранено и любые предыдущие совпадения будут отброшены.

Answer 2

Использование Replace:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.replace.html

df = pd.DataFrame({'A':['string1','string2','string3'], 
       'B':['StringA','StringB','StringC']}) 

Создает:

   A  B 
    0 string1 StringA 
    1 string2 StringB 
    2 string3 StringC 

Затем сопоставить замены в словаре:

to_replace = {'string1':'replace1','StringC':'replaceC'} 

Затем замените:

df.replace(to_replace) 
      A   B 
0 replace1 StringA 
1 string2 StringB 
2 string3 replaceC 

Answer 3

Вы можете использовать map

Current DataFrame: 

Name    
"BULL AXP UN X3 VON" 
"BEAR AXP UN X3 VON" 
"BULL GOOG UN X5 VON" 
"BEAR GOOG UN X5 VON" 
"BEAR ABC123 X2 CBZ" 


companies = {"AXP": "American Express", "GOOG": "Google"} 

мы создаем новый столбец, который извлечет линеечку из вашей колонки.

df['Tickers'] = df.Name.str.split(' ').apply(lambda x: x[1]) 

Затем мы используем карту свой словарь companies в тикеров создать столбец с именами тикер:

df['Ticker_Name'] = df['Tickers'].map(companies)