如何在另一个字符串列中搜索字符串列的值：Pandas实战指南

如何在另一个字符串列中搜索字符串列的值：Pandas实战指南

简介

在数据分析中，我们需要经常在不同数据集之间搜索和匹配值。本文将深入探讨如何使用 Python 中强大的 Pandas 库在另一个字符串列中搜索字符串列的值。

问题

假设我们有两个数据框：df_A 和 df_B。df_A 中有一个名为 Comments 的列，df_B 中有一个名为 Solution 的列。我们的目标是遍历 df_A 中 Comments 列中的每个单词，并在 df_B 中的 Solution 列中搜索该单词。找到匹配项后，我们将用匹配的解决方案填充 df_A 中的 Answer 列。

解决方法

1. 自定义搜索函数

我们将创建名为 find_solution() 的自定义函数，它将接收 df_A 中的一行作为参数。该函数将按如下方式工作：

• 将 Comments 列拆分为一个单词列表。
• 遍历单词列表，并在 df_B 的 Solution 列中搜索每个单词。
• 如果找到匹配项，则返回该解决方案。
• 否则，返回 "No solution found"。

2. 应用搜索函数

使用 apply() 函数，我们可以将 find_solution() 函数应用于 df_A 中的 Comments 列。这将创建一个新的 Answer 列，其中包含匹配的解决方案（如果有）。

代码实现

def find_solution(row):
    words = row['Comments'].split()

    for word in words:
        if word in df_B['Solution'].values:
            return df_B['Solution'][df_B['Solution'].str.contains(word)].values[0]

    return "No solution found"

df_A['Answer'] = df_A['Comments'].apply(find_solution)

结果

Comments:
Repaired loose connection no ice or
Water dispensing, no lights on the control panel
Answer:
A, B & C : control panel not working: loose electrical connector.

常见问题解答

1. 如何处理未找到匹配项的情况？

在 find_solution() 函数中，我们返回 "No solution found"。这将填充到 Answer 列中，以指示没有找到匹配项。

2. 如何提高搜索效率？

如果数据集较大，则可以考虑使用更有效的搜索算法，例如正则表达式或哈希表。

3. 可以将此解决方案应用于其他列类型吗？

此解决方案可以用于任何字符串类型列。

4. 如何自动化此过程？

您可以编写一个脚本来定期执行此搜索，并根据需要更新 Answer 列。

5. 有哪些其他方法可以执行此任务？

有许多其他方法可以实现此任务，包括使用 Python 的 re 模块进行正则表达式搜索或使用 numpy 的 isin() 函数进行集合成员资格检查。

结论

通过利用 Pandas 的强大功能，我们可以轻松地在字符串列中搜索值，从而扩展我们执行复杂数据操作的能力。本文提供了分步指南、代码示例和常见问题解答，为您提供所需的所有知识，以便使用 Pandas 应对此类任务。