Pandas 用其他列中的值替换部分字符串

Question

我有一个 dataframe （参见示例，因为敏感数据），带有一个完整的术语（字符串），一个包含完整术语和缩写（字符串）的文本片段（一个大字符串）。 我一直在努力解决如何用相应的缩写替换文本片段中的完整术语。 任何人都可以帮忙吗？ 例子：

    term                      text_snippet                                 abbr
0   aanvullend onderzoek      aanvullend onderzoek is vereist om...        ao/

所以我想结束：

    term                      text_snippet                                 abbr
0   aanvullend onderzoek      ao/ is vereist om...                         ao/

Answer 1

您可以使用apply并用缩写替换术语：

df['text_snippet'] = df.apply(
    lambda x: x['text_snippet'].replace(x['term'], x['abbr']), axis=1)

df

Output：

                   term          text_snippet abbr
0  aanvullend onderzoek  ao/ is vereist om...  ao/

Answer 2

这是一个解决方案。 我编了一个简单的dataframe：

df = pd.DataFrame({'term':['United States of America','Germany','Japan'],
              'text_snippet':['United States of America is in America',
                           'Germany is in Europe',
                           'Japan is in Asia'],
              'abbr':['USA','DE','JP']})
df

Dataframe 之前的解决方案：

              term              text_snippet                            abbr
0   United States of America    United States of America is in America  USA
1   Germany                     Germany is in Europe                    DE
2   Japan                       Japan is in Asia                        JP

在每一行上使用 apply function：

df['text_snippet'] = df.apply(lambda row : row['text_snippet'].replace(row['term'],row['abbr']), axis= 1 )

Output：

                term            text_snippet        abbr
0   United States of America    USA is in America   USA
1   Germany                     DE is in Europe     DE
2   Japan                       JP is in Asia       JP