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 pdimport numpy as pddf = pd.read_csv('subjects.csv') SubjectsMediainformation MediaDigital 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_subjectd = {'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_correctedMedia              Film & Mediainformation Media  Film & Media, ICTDigital 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_correctedMedia              Film & Mediainformation Media  ICTDigital 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_corrected

0              Media      Film & Media

1  Information Media               ICT

2      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])