Python - セルにサブ文字列が含まれている場合のdictからの戻り値

Question

私は1つの列に「説明」（=文字列「abc_123」）が含まれているExcelファイルを使用しています。私はFuzzywuzzy libをチェックしましたが、記述がかなり長くなる可能性があり、カテゴリが1つの単語で記述できるため、ミスマッチ率がかなり高いため、私のニーズにはあまり適していません。

私は（大文字と小文字を区別）Excelでそれをやった方法：私のソリューションは、完全一致のみを返し、私も部分一致（ケース可能であれば、小文字を区別しない）を返すしたい

=IFERROR(INDEX($B$2:$B$50,MATCH(1,--NOT(NOT(FIND($A$2:$A$50,B2))),0)),"N/A") 

事はpythonです。

df = pd.DataFrame({'col1': {0: 'a', 1: "b", 2: "abc"}, 'col2': {0: np.nan, 1: np.nan, 2: np.nan}}) 
di = {"a": "1", "b":"2"} 

    col1 col2 
0 a NaN 
1 b NaN 
2 abc NaN 

df.loc[df.col1.isin(di), 'col2'] = df['col1'].map(di) 

col1 col2 
0 a 1 
1 b 2 
2 abc NaN 

col2：2に最初の一致（a）が設定されているため、col2：2に「1」を入力します。

編集： 辞書 - 辞書{ "HOSP"： "病院"、 "EMERG"： "病院"、 "火"： "消防"}

私が欲しい：

を」病院 "を返すために"病院の緊急事態 "

" Hospi_emrgncy。 " 「デトロイトの火」

を「病院」を返すように「Hopsital緊急」

を「病院」を返すように戻るには、「消防署」

Answer 1

for key, value in category_name.items(): 
    mask = np.column_stack([df['Description'].str.contains(key, na=False) for col in df]) 
    df2 = df.loc[mask.any(axis=1)] 
    df2["Category"] = df2["Category"].fillna(value) 
    df3 = df3.combine_first(df2) 

は最後に解決策を見つけました。決して完璧ではありませんが、十分な辞書があれば、これは仕事です。