如何在pandas中使用字典和正则将Series字符串列的IPL球队名转换为缩写

你可以通过正则提取Result列中的球队全称，再映射为对应缩写实现需求，具体实现代码如下：

import re

# 按球队全称长度降序排序，避免短队名先匹配引发的错误
sorted_team_names = sorted(temp.keys(), key=lambda x: len(x), reverse=True)
# 构造正则匹配模式
match_pattern = r'(' + '|'.join(sorted_team_names) + r')'

# 1. 忽略大小写提取Result中的球队全称
# 2. 转为全大写匹配temp字典的键
# 3. 映射为对应缩写
df['Result'] = df['Result'].str.extract(match_pattern, flags=re.IGNORECASE)[0].str.upper().map(temp)

注意事项 #

• 如果你的Result列存在比赛取消、无结果等异常值，提取后会得到NaN，可根据业务需要自行填充，比如填充为'No Result'的代码为：df['Result'] = df['Result'].fillna('No Result')
• 如果你希望保留Result列原有内容，仅替换球队全称为缩写，可以用以下代码实现：

import re

# 构造不区分大小写的替换映射
replace_map = {re.compile(k, re.IGNORECASE): v for k, v in temp.items()}
df['Result'] = df['Result'].replace(replace_map, regex=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ankit Kalauni