如何使用Python将DF列中的一个单词替换为另一个单词，而不包括子字符串

Question

我试图在Python中实现SAS-TRANWRD函数的功能，用另一个单词替换一个单词

我曾尝试使用Python中可用的str.replace和replace方法，但这些方法除了替换单词外，还替换了子字符串

代码：

DICT1 = {'NZ':'NEW ZEALAND'}

for k,v in DICT1.items():
    df['COL1'] = df['COL1'].str.replace(k,v)

例如：

NZ COMPANY LIMITED --> NEW ZEALAND COMPANY LIMITED - *(Expected)*

GONZU ENTERPRISE --> GONEW ZEALANDU ENTERPRISE - *(Unexpected)*

在SAS中，会注意这个问题，因为TRANWRD函数只在找到空间边界后替换单词

有人能帮助我们在Python中实现类似的功能吗

Answer 1

使用利用单词边界元字符\b的正则表达式搜索模式

例如：

import re

seekword = "Bob"
rplcword = "Bubba"

phrase = "Hello there Bob"
phrasex = re.sub(r"\b"+seekword+r"\b", rplcword, phrase)

print (phrasex)

例2：

循环使用多个短语和替换

import re

PHRASES = \
[ 'Bill is from AU' \
, 'Bob is from NZ' \
, 'Bobby visited NZA' \
]

WORDMAPS = \
{ 'Bob': 'Bubba' \
, 'NZ': 'NEW ZEALAND'
}

for index, phrase in enumerate(PHRASES):
    
    phrasex = phrase
    
    for k,v in WORDMAPS.items():
        phrasex = re.sub(r"\b"+k+r"\b", v, phrasex)
        
    PHRASES[index] = phrasex
        
print (PHRASES)