通过映射或掩码基于字典更改数据帧值

Question

是否有任何方法可以使用字典或映射替换值？ 我有这样的数据帧：df

Q14r63: Audi                 Q14r2: BMW                 Q14r1: VW 

Selected                     Not Selected               Not Selected
Not Selected                 Selected                   Selected 
Selected                     Selected                   Not Selected 

我还有另一个数据框，它为品牌提供代码。当然，这个df也可以改成字典。df1

Brand           Code
Audi             63
BMW              2
VW               1

如果主df中的“选定”值可以随汽车品牌变化，是否有任何方法可以获得输出

所需输出

Q14r63: Audi               Q14r2: BMW                 Q14r1: VW 

Audi                         NaN                       NaN 
NaN                          BMW                       VW 
Audi                         BMW                       NaN

到目前为止，我尝试了什么：

v = df.columns.str.extract('(' + '|'.join(df1['Brand']) + ')', expand=False)
m = df.eq('Selected')
df = df.mask(m, v[None, :]).where(m)

但是我得到了错误ValueError: only one regex group is supported with Index

对于一个数据帧，其工作正常，但对于其他类似的数据帧，我发现上述错误

Answer 1

我认为列中有一些特殊的正则表达式字符，所以请将它们转义：

这意味着改变：

v = df.columns.str.extract('(' + '|'.join(df1['Brand']) + ')', expand=False)

致：

import re
v = df.columns.str.extract('(' + '|'.join(re.escape(x) for x in df1['Brand']) + ')', expand=False)