Ersetzen String mit Wert des Wörterbuchs

Question

Ich werde so viel wie möglich vereinfachen. Ich habe einen DataFrame mit einer Liste von Unternehmen nach Bundesstaat. Einige Staaten sind abgekürzt, andere nicht. Ich möchte den vollen Staatsnamen durch die Abkürzung ersetzen (zB New Jersey bis NJ).

Ich fand ein cooles Modul "US" gefunden here, das alle Zustände und ihre Abkürzungen in einem Wörterbuch auflistet. Ich möchte den vollständigen Namen durch die Abkürzungen ersetzen.

Code:

import pandas as pd 
import numpy as np 
import us 
dfp = pd.DataFrame({'A' : [np.NaN,np.NaN,3,4,5,5,3,1,5,np.NaN], 
        'B' : [1,0,3,5,0,0,np.NaN,9,0,0], 
        'C' : ['Pharmacy of Oklahoma','NY Pharma','NJ Pharmacy','Idaho Rx','CA Herbals','Florida Pharma','AK RX','Ohio Drugs','PA Rx','USA Pharma'], 
        'D' : [123456,123456,1234567,12345678,12345,12345,12345678,123456789,1234567,np.NaN], 
        'E' : ['Assign','Unassign','Assign','Ugly','Appreciate','Undo','Assign','Unicycle','Assign','Unicorn',]}) 
print(dfp) 

statez = us.states.mapping('abbr', 'name') 
lst_of_abbrv = statez.keys() 
lst_of_states = statez.values() 

phrase = "Pharmacy of Oklahoma" 

for x in phrase.split(): 
    if x in lst_of_states: 
     x= x.replace(x, 'State') 
     print(phrase.split()) 

Im Augenblick ist das einzige, was ich in der Lage bin, ist eine Zeichenfolge zu tun verwenden und ersetzen Sie es mit dem Wort „Staat“. Wie ersetze ich den Namen durch die Abkürzungen aus dem Wörterbuch? Ich habe versucht und möchte etwas wie x= x.replace(x, lst_of_abbrv) aber es ist fehlerhaft, weil Sie nicht offensichtlich mit dict_keys ersetzen können.

Extra-Punkte, wenn Sie sind in der Lage zu erklären, wie diese von dem Datenrahmen

Answer 1

Zuerst würde ich definiere eine Funktion, die ersetzen würde der vollständige Name von Zuständen in einer Zeichenfolge, falls vorhanden, oder Rückgabe der ursprünglichen Zeichenfolge.

def replace_states(company): 
    # find all states that exist in the string 
    state_found = filter(lambda state: state in company, statez.keys()) 

    # replace each state with its abbreviation 
    for state in state_found: 
     company = company.replace(state, statez[state]) 
    # return the modified string (or original if no states were found) 
    return company 

dann können Sie diese Funktion auf die gesamte Spalte des Datenrahmen gelten

dfp['C'] = dfp['C'].map(replace_states) 

Answer 2

Dies ist die komplette Lösung zur Spalte „C“ gelten:

# Note the difference here 
statez = us.states.mapping('name', 'abbr') 
lst_of_states = statez.keys() 
lst_of_abbrv = statez.values() 

def sentence_with_states_abbreviated(phrase): 
    words = phrase.split() 
    for (i,word) in enumerate(words): 
     if word in lst_of_states: 
      words[i] = statez[word] 
    return ' '.join(words) 

dfp['C'] = dfp['C'].apply(sentence_with_states_abbreviated)