Python / Pandas Dict查找最接近的匹配项，然后结束循环

Question

尝试将此逻辑应用于以下DF

我有一个df如下

import pandas as pd

import numpy as pd

df = pd.read_csv('subjects.csv') 

Subjects

Media

information Media

Digital Media

然后，我尝试将我的主题映射到字典，以输出经过验证的corrected_subject

d = {'Media' : 'Film & Media',

'Information' : 'ICT',

'Digital' : 'ICT'}

df['subject_corrected'] = df['subjects'](lambda x: ', '.join([d[i] for i in d if i in x]))

Subjects           subject_corrected

Media              Film & Media

information Media  Film & Media, ICT

Digital Media      Film & Media, ICT

现在，通过我的DF使用此循环，在我希望它找到最接近的匹配并退出循环的地方给了我所有匹配项。因此，数字媒体将是ICT，而不是媒体

我已经尝试了以下方法，但是对我来说并不是一个好兆头！为了

for k,v in d.items():

    if k in df['subjects']:

        df['subject_corrected'] = d.values():

Subjects           subject_corrected

Media              Film & Media

information Media  ICT

Digital Media      ICT

我看过很多类似的文章，但无法解决。

我会以错误的方式解决这个问题，是否应该将其传递到两个列表/数组中并使用if语句遍历所有匹配项？dict与2D阵列有何不同？

Answer 1

您可以使用：df['Subjects'].apply(lambda x: ', '.join([d[i] for i in d if i in x])).str.split(', ').str[-1]输出：            Subjects      subject_corrected0              Media      Film & Media1  Information Media               ICT2      Digital Media               ICT您也可以通过下面的代码行直接获得输出，只需从列表中获取最后一个元素。df['Subjects'].apply(lambda x: [d[i] for i in d if i in x][-1])