Python如何匹配列内文本模式并在新增列映射对应数值

你用字典存储匹配规则的思路完全可行，下面提供两种常用场景的实现方式：

方案1：Pandas实现（推荐处理结构化表格数据） #

适合中大型数据集，处理效率高，代码简洁：

1. 先补全你的匹配规则字典

match_map = {
    'see-dd': 14,
    'sal-led': 8,
    'dis-dd': 5
}

2. 完整处理代码

import pandas as pd

# 读取数据集，此处用你提供的样例直接构造，实际可以换成pd.read_csv/读取excel的逻辑
df = pd.DataFrame({
    'id': ['see-dd-23aaaa33_00', 'see-dd-aaaaa_o00', 'sal-led-sss_0', 'sal-led-sss.AA', 'dis-dd-red_0'],
    'status': ['y','y','y','n','n']
})

# 初始化pw列，默认值可根据需求调整为0/其他默认值
df['pw'] = pd.NA

# 遍历匹配规则赋值
for keyword, pw_val in match_map.items():
    df.loc[df['id'].str.contains(keyword, na=False), 'pw'] = pw_val

# 可选：和示例输出一致，清理id列的后缀（下划线、点之后的内容）
df['id'] = df['id'].str.split(r'[._]').str[0]

# 输出结果即可
print(df)

方案2：纯Python实现（无第三方依赖） #

适合小数据集，不需要安装额外库：

# 原始数据示例
raw_data = [
    ['see-dd-23aaaa33_00', 'y'],
    ['see-dd-aaaaa_o00', 'y'],
    ['sal-led-sss_0', 'y'],
    ['sal-led-sss.AA', 'n'],
    ['dis-dd-red_0', 'n']
]
match_map = {'see-dd':14, 'sal-led':8, 'dis-dd':5}

result = []
for id_val, status in raw_data:
    # 匹配pw值
    pw = None
    for kw, val in match_map.items():
        if kw in id_val:
            pw = val
            break
    # 清理id后缀
    clean_id = id_val.split('.')[0].split('_')[0]
    result.append([clean_id, status, pw])

# 打印结果
for row in result:
    print(row)

注意事项 #

• 如果存在单个id同时匹配多个关键词的情况，调整匹配字典的顺序即可，排在前面的规则会优先生效
• 如果id存在大小写不一致的情况，Pandas实现可以在str.contains中加case=False参数，纯Python实现可以把id和关键词都转成小写再判断

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lynn