Python pandas如何提取字符串中标识映射数值后计算求和

解决方法 #

首先先构造b标识到对应数值的映射字典，再对Characters列逐行拆分求和即可：

1. 构造映射字典

# 把df2的bus_xx转成bxx格式作为key，对应数值作为value
value_map = {f'b{bus.split("_")[1]}': val for bus, val in zip(df2['Buses'], df2['Demand (MW)'])}

2. 计算Sum列
   可以用apply方法实现逐行处理：

# 写法1：单独写处理函数可读性更高
def cal_total(char_str):
    key_list = char_str.split("+")
    return sum(value_map[key] for key in key_list)

df["Sum"] = df["Characters"].apply(cal_total)

# 写法2：lambda一行实现
# df["Sum"] = df["Characters"].apply(lambda x: sum(value_map[k] for k in x.split("+")))

如果担心存在匹配不到的标识，可以改成value_map.get(k, 0)避免报错，匹配不到的标识默认按0计算。

最终计算结果的df示例： #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hbstha123