Приоритет при замене строк

Question

Я использую Dictionary как способ преобразования ключей в значения для дальнейшего использования (здесь с Pandas).

abc = {"ABC":"ALPHABET"} 
a = {"A":"APPLE"} 

words = abc.copy() 
words.update(a) 

for w in words: 
    df.loc[df["company"].str.contains(w), "company"] = words[w] 

Давайте использовать пример строки: "Company ABC" в колонке "company".

Моя проблема заключается в том, что, когда строка должна давать соответствие "ABC":"ALPHABET", dict дает приоритет "A":"APPLE". Это похоже на случай, независимо от порядка в dict.

Могу ли я сделать программу разграничивать, когда применять "A:APPLE", например, сделав regex правило, "A" должен быть в конце строки, как: "Company A"?

Answer 1

Насколько я понимаю, вы хотите заменить строку другими строками в соответствии с прецедентами. Здесь есть две проблемы:

1. Использование структуры данных, которая сохраняет заказ, поэтому регулярный словарь на языке питонов не подходит для этой цели. (Вы можете использовать collections.OrderedDict, чтобы обойти это).
2. Изменение данных во время итерации. В исходном коде вы изменили данные в середине, что бы вызвало второе слово, которое будет проверено на первом слове.

Поскольку нет явных оснований для фактического использования словаря, я собираюсь использовать список кортежей. Сначала я создаю список запросов (поэтому они будут ссылаться на исходные данные), а затем я собираюсь проверить запрос на данные в обратном порядке, так что слова выше в списке будут теми, которые дело.

words = [("ABC", "ALPHABET"), 
     ("A", "APPLE")] 

word_series = [] 

for word, replace in words: 
    series = df["company"].str.contains(word) 
    word_series.append((series, replace)) 

for series, replace in reversed(word_series): 
    df.loc[series, "company"] = replace