df Bのラベルをdf Aの列のサブストリングに基づいて取得する必要があります。ループを使用せずにこれを行う方法はサブストリングに基づいて名前を導出する
質問
ありますか？
データフレームA：
original string:
1. test1(arizona)
2. NJtest2
データフレームB：
keyword Label
1. test1 First Cycle Test
2. test2 Second Cycle Test
出力：
Original Target
1. test1(arizona) First Cycle Test
2. NJtest2 Second Cycle Test
使用str.extract + merge：
df1
Col
0 test1(arizona)
1 NJtest2
df2
keyword Label
0 test1 First Cycle Test
1 test2 Second Cycle Test
p = '(?P<Key>.*(?P<keyword>{}).*)'.format('|'.join(df2.keyword))
df1.Col.str.extract(p, expand=True)\
.merge(df2).drop('keyword', 1)
Key Label
0 test1(arizona) First Cycle Test
1 NJtest2 Second Cycle Test
正規表現パターンは、キーワードだけでなく、マージが無痛なる完全文字列を抽出します。
ありがとうございます。私のような初心者にとっては、Wenのものと比べると少し複雑です。しかし、私はこれも好きで、将来もそれを保つ。 –
@sandipsanyal私はこれが速くなければならないと思っています。 –
@sandipsanyalあなたが使用するソリューションはどちらにしても[受け入れ可能とマークしてください]（https://stackoverflow.com/help/someone-answers）です。あなたは1つしか受け入れることができません。ありがとう。 –
fuzzywuzzy + apply
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['test1(arizona)', 'NJtest2']})
df2 = pd.DataFrame({'keyword': ['test1', 'test2'],'col2':['s1','s2']})
from fuzzywuzzy import process
df2['New']=df2.keyword.apply(lambda x : [process.extract(x, df1.col1, limit=1)][0][0][0])
df2
Out[133]:
col2 keyword New
0 s1 test1 test1(arizona)
1 s2 test2 NJtest2
ありがとう。これはまさに私が必要としていたようです。クール。 –
@sandipsanyal yw〜:-) – Wen
温泉、これは時間がかかっていましたが、coldspeedによって提案されたものは本当に速いです。それを見てください。御時間ありがとうございます。 –
私はここで少し混乱しています。キーワード列を元の文字列に置き換えるだけの場合は、そして、これは十分なはずです：
df1 = pd.DataFrame({'original string': ['test1(arizona)', 'NJtest2']})
df2 = pd.DataFrame({'keyword': ['test1', 'test2','test3']
,'label':['First Cycle Test','Second Cycle Test','Third Cycle Test']})
def func(x):
find = [i for i in df1['original string'].tolist() if x in i]
if find:
return find[0]
else:
return "None"
df2.keyword = df2.keyword.apply(func)
df2 = df2.rename(columns=dict(keyword='Orginal',label='Target'))
戻り値：
Orginal Target
0 test1(arizona) First Cycle Test
1 NJtest2 Second Cycle Test
2 None Third Cycle Test
は 'str.extract'と' merge'を使用してください。 –
私は、データフレームにsandipsデータがあることは確かではありませんが、それは私が推測する答えは変わりません。 –