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社区首页 >问答首页 >在python中是否存在匹配字符串中的通配符值的方法？

问在python中是否存在匹配字符串中的通配符值的方法？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-07-10 10:28:39

回答 2查看 256关注 0票数 0

我有两张桌子：

报表表
Mapper表.

列“版本”在两个表中都很常见。

我试图在Excel中执行类似于VLOOKUP的功能。也就是说，对于报告表中的每个产品，我都希望使用“Version”作为我的键，并从Mapper表中获得“答案”的值。

期望产出：

我正在使用下面的代码来执行任务：

# import pandas
import pandas as pd
import csv

# read csv data
df1 = pd.read_csv('report.csv')
df2 = pd.read_csv('mapper.csv')

left_join = pd.merge(df1,
                    df2,
                    on ='Version',
                    how ='left')
print(left_join)

下面是我能够生成的运行代码的输出片段。

但是，问题是我想对产品B使用“否”，但是由于我使用的映射表有一个通配符值"%"，所以我无法获得所需的结果。也就是说，如果我想引用一个版本8.0.2510.8或，则映射器具有一个泛型字符串8.0.2510.%。我不能改变地图。

如何执行字符串与通配符值的映射？

代码可以修改。使用熊猫是不必要的。使用列表或字典的解决方案也很好。

python

pandas

list

csv

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2021-07-10 11:27:22

我想出了这个解决方案，因为我找不到一种直接在regex上合并/连接2只熊猫的方法。

import pandas as pd

mapper = {'Version': ['6.0.270', '8.0.2510.%'],
          'Answer': ['Yes', 'No']}
report = {'Product': ['A', 'B'],
          'Version': ['6.0.270', '8.0.2510.8']}

mapper_df = pd.DataFrame(mapper)
report_df = pd.DataFrame(report)

mapper_df

      Version Answer
0     6.0.270    Yes
1  8.0.2510.%     No

report_df

  Product     Version
0       A     6.0.270
1       B  8.0.2510.8

这里，我将添加一个新列，而不是通过使用replace()函数来根据Answer列之间的regex匹配在Answer列上添加匹配值来连接2个数据格式。请注意，我已将%替换为*，以创建适当的正则表达式。

mapper_df['Version'] = mapper_df['Version'].map(lambda x: str(x).replace("%", "*"))

to_replace = mapper_df.Version.values.tolist()
values = mapper_df.Answer.values.tolist()

report_df["new"] = report_df['Version'].replace(to_replace, values, regex=True)

print(report_df)

输出

  Product     Version  new
0       A     6.0.270  Yes
1       B  8.0.2510.8   No

编辑

注意:此解决方案是为了解决所提供的问题而提供的示例数据。如果有其他不同的外卡场景，需要相应地更新regex构建。只需更新这一行，更新后的Version列有一个有效的匹配正则表达式。

mapper_df['Version'] = mapper_df['Version'].map(lambda x: str(x).replace("%", "*"))

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2021-07-10 11:50:03

我尝试创建一个附加列，并将其命名为“gcf_version”。它只是简单地在Version中的点之后删除最后一个字段。

import pandas as pd
import csv

def removeLast(str):
  return '.'.join(str.split('.')[:-1])

# read csv data
df1 = pd.read_csv('report.csv')
df2 = pd.read_csv('mapper.csv')

df1['gcf_version'] = df1['Version'].map(removeLast)
df2['gcf_version'] = df2['Version'].map(removeLast)

left_join = pd.merge(df1, df2, on ='gcf_version', how ='left')
print(left_join)

输出如下：

  Product   Version_x gcf_version   Version_y Answer
0       A     6.0.270        6.0     6.0.270    Yes
1       B  8.0.2510.8   8.0.2510  8.0.2510.%     No