通过 str.contains() 索引，然后将值插入另一列

Question

我有一个必须标准化的商店名称数据框。 例如McDonalds 1234 LA -> McDonalds 。

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'id': pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],dtype='int64',index=pd.RangeIndex(start=0, stop=10, step=1)), 'store': pd.Series(['McDonalds', 'Lidl', 'Lidl New York 123', 'KFC ', 'Taco Restaurant', 'Lidl Berlin', 'Popeyes', 'Wallmart', 'Aldi', 'London Lidl'],dtype='object',index=pd.RangeIndex(start=0, stop=10, step=1))}, index=pd.RangeIndex(start=0, stop=10, step=1))

print(df)

   id              store
0   1          McDonalds
1   2               Lidl
2   3  Lidl New York 123
3   4               KFC 
4   5    Taco Restaurant
5   6        Lidl Berlin
6   7            Popeyes
7   8           Wallmart
8   9               Aldi
9  10        London Lidl

所以假设我想标准化Lidl商店。 标准名称将只是“Lidl。

我想找到 Lidl 在数据框中的位置，并创建一个新列df['standard_name']并在那里插入标准名称。 但是我无法弄清楚这一点。

我将首先创建将插入标准名称的列：

d['standard_name'] = pd.np.nan

然后搜索Lidl 的实例，并将清理过的名称插入到standard_name 。

首先的计划是使用str.contains然后将标准化值设置为新列：

df[df.store.str.contains(r'\blidl\b',re.I,regex=True)]['standard'] = 'Lidl'

print(df)

   id              store  standard_name
0   1          McDonalds       NaN
1   2               Lidl       NaN
2   3  Lidl New York 123       NaN
3   4               KFC        NaN
4   5    Taco Restaurant       NaN
5   6        Lidl Berlin       NaN
6   7            Popeyes       NaN
7   8           Wallmart       NaN
8   9               Aldi       NaN
9  10        London Lidl       NaN

没有插入任何内容。 我只检查了str.contains代码，发现它都返回了 false：

df.store.str.contains(r'\blidl\b',re.I,regex=True)

0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6    False
7    False
8    False
9    False
Name: store, dtype: bool

我不确定这里发生了什么。

我试图结束的是这样填写的标准化名称：

   id              store  standard_name
0   1          McDonalds       NaN
1   2               Lidl       Lidl       
2   3  Lidl New York 123       Lidl       
3   4               KFC        NaN
4   5    Taco Restaurant       NaN
5   6        Lidl Berlin       Lidl       
6   7            Popeyes       NaN
7   8           Wallmart       NaN
8   9               Aldi       NaN
9  10        London Lidl       Lidl       

我将尝试标准化数据集中的大多数企业名称，麦当劳，汉堡王等。感谢任何帮助

另外，这是最快的方法吗？ 有数百万行要处理。

Answer 1

如果想设置新列，您可以使用DataFrame.loc with case=False或re.I ：

注意： d['standard_name'] = pd.np.nan不是必须的，可以省略。

df.loc[df.store.str.contains(r'\blidl\b', case=False), 'standard'] = 'Lidl'
#alternative
#df.loc[df.store.str.contains(r'\blidl\b', flags=re.I), 'standard'] = 'Lidl'
print (df)
   id              store standard
0   1          McDonalds      NaN
1   2               Lidl     Lidl
2   3  Lidl New York 123     Lidl
3   4               KFC       NaN
4   5    Taco Restaurant      NaN
5   6        Lidl Berlin     Lidl
6   7            Popeyes      NaN
7   8           Wallmart      NaN
8   9               Aldi      NaN
9  10        London Lidl     Lidl

或者可以使用另一种方法 - Series.str.extract ：

df['standard'] = df['store'].str.extract(r'(?i)(\blidl\b)')
#alternative
#df['standard'] = df['store'].str.extract(r'(\blidl\b)', re.I)
print (df)
   id              store standard
0   1          McDonalds      NaN
1   2               Lidl     Lidl
2   3  Lidl New York 123     Lidl
3   4               KFC       NaN
4   5    Taco Restaurant      NaN
5   6        Lidl Berlin     Lidl
6   7            Popeyes      NaN
7   8           Wallmart      NaN
8   9               Aldi      NaN
9  10        London Lidl     Lidl