Pandas在上替换多个值

Question

我正试图清理一些我从excel文件中得到的数据。该文件包含7400行和18列，其中包括一个客户列表及其各自的地址和其他数据。我遇到的问题是有些城市拼错了，这扭曲了信息，使进一步的处理变得困难。

  SURNAME   | ADDRESS          | CITY
0 Jenson    | 252 Des Chênes   | D.DO
1 Jean      | 236 Gouin        | DOLLARD
2 Denis     | 993 Boul. Gouin  | DOLLARD-DES-ORMEAUX
3 Bradford  | 1690 Dollard #7  | DDO
4 Alisson   | 115 Du Buisson   | IL PERROT
5 Abdul     | 9877 Boul. Gouin | Pierrefonds
6 O'Neil    | 5 Du College     | Ile Bizard
7 Bundy     | 7345 Sherbrooke  | ILLE Perot
8 Darcy     | 8671 Anthony #2  | ILE Perrot
9 Adams     | 845 Georges      | Pierrefonds

在上面的例子D.DO，DOLLARD，DDO应该拼写为DOLLARD-DES-ORMEAUX，IL PERROT，ILLE PEROT，ILE PERROT应该拼写为ILE-PERROT。

我已经能够用以下方法替换这些值：

df["CITY"].replace(to_replace={"D.DO", "DOLLARD", "DDO"}, value="DOLLARD-DES-ORMEAUX", regex=True) 
df["CITY"].replace(to_replace={"IL PERROT", "ILLE PEROT", "ILE PERROT"}, value="ILE-PERROT", regex=True) 

有没有办法把上面的操作合并成一个？ 我试过：

df["CITY"].replace({to_replace={"D.DO", "DOLLARD", "DDO"}, value="DOLLARD-DES-ORMEAUX", to_replace={"IL PERROT", "ILLE PEROT", "ILE PERROT"}, value="ILE-PERROT"}, regex=True) 

但我没有运气

Answer 1

尝试^{}方法：

replacements = {
   'CITY': {
      r'(D.*DO|DOLLARD.*)': 'DOLLARD-DES-ORMEAUX',
      r'I[lL]*[eE]*.*': 'ILLE Perot'}
}

df.replace(replacements, regex=True, inplace=True)

print(df)

输出：

    SURNAME           ADDRESS                 CITY
0    Jenson    252 Des Chênes  DOLLARD-DES-ORMEAUX
1      Jean         236 Gouin  DOLLARD-DES-ORMEAUX
2     Denis   993 Boul. Gouin  DOLLARD-DES-ORMEAUX
3  Bradford   1690 Dollard #7  DOLLARD-DES-ORMEAUX
4   Alisson    115 Du Buisson           ILLE Perot
5     Abdul  9877 Boul. Gouin          Pierrefonds
6    O'Neil      5 Du College           ILLE Perot
7     Bundy   7345 Sherbrooke           ILLE Perot
8     Darcy   8671 Anthony #2           ILLE Perot
9     Adams       845 Georges          Pierrefonds

Answer 2

您可以创建一个替换字典，然后使用'loc'替换它们。

target_for_values = {
    'DOLLARD-DES-ORMEAUX': ['D.DO', 'DOLLARD', 'DDO'], 
    'ILE-PERROT': ['IL PERROT', 'ILLE PEROT', 'ILE PERROT']}

for k, v in target_for_values.iteritems():
    df.loc[df.CITY.str.upper().isin(v), 'CITY'] = k

>>> df.CITY
                  CITY
0                 C.DO
1  DOLLARD-DES-ORMEAUX
2  DOLLARD-DES-ORMEAUX
3  DOLLARD-DES-ORMEAUX
4           ILE-PERROT
5          Pierrefonds
6           Ile Bizard
7           ILE-PERROT
8           ILE-PERROT
9          Pierrefonds