如何在Pandas DataFrame中调整姓名格式并生成matchKey列

可以通过Pandas的字符串处理能力快速实现需求，核心思路是拆分姓名、调整格式后重新拼接：

方法一：分步处理（清晰直观） #

1. 拆分姓氏与名字：按, 分割Name列，得到临时的姓氏列和名字列
2. 调整姓氏大小写：将全大写的姓氏转换为每个单词首字母大写的格式
3. 拼接生成matchKey列：按「名字 + 空格 + 处理后的姓氏」顺序组合

import pandas as pd
ds1 = {'Name':["CARO QUINTERO, Miguel Angel","CHANG, Ping Yun","GILBOA, Joseph"]}
df1 = pd.DataFrame(data=ds1)

# 拆分姓氏和名字
df1[['last_name', 'first_name']] = df1['Name'].str.split(', ', expand=True)
# 调整姓氏大小写并拼接成目标列
df1['matchKey'] = df1['first_name'] + ' ' + df1['last_name'].str.title()

# 可选：删除临时生成的拆分列
df1 = df1.drop(['last_name', 'first_name'], axis=1)

方法二：一行代码实现（简洁高效） #

利用apply配合字符串操作直接完成转换，无需临时列：

import pandas as pd
ds1 = {'Name':["CARO QUINTERO, Miguel Angel","CHANG, Ping Yun","GILBOA, Joseph"]}
df1 = pd.DataFrame(data=ds1)

df1['matchKey'] = df1['Name'].apply(lambda x: f"{x.split(', ')[1]} {x.split(', ')[0].title()}")

最终效果 #

处理后的DataFrame内容如下：

Name                  matchKey
0  CARO QUINTERO, Miguel Angel  Miguel Angel Caro Quintero
1              CHANG, Ping Yun           Ping Yun Chang
2               GILBOA, Joseph            Joseph Gilboa

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Giampaolo Levorato