我有一个如下所示的数据框：
GE GO
1 AD Weiss
2 KI Ruby
3 OH Port
4 ER Rose
5 KI Rose
6 JJ Weiss
7 OH 7UP
8 AD 7UP
9 OP Coke
10 JJ Stout
我正在尝试根据列的值再添加一列GO。我正在考虑使用字典，但我需要使用正则表达式来识别实际情况中的部分匹配。例如：
Dic={'Weiss|\wuby|Sto\w+':'Beer', 'Port|Rose':'Wine','\dUP|Coke':'Soda'}
这会给
GE GO OUT
1 AD Weiss Beer
2 KI Ruby Beer
3 OH Port Wine
4 ER Rose Wine
5 KI Rose Wine
6 JJ Weiss Beer
7 OH 7UP Soda
8 AD 7UP Soda
9 OP Coke Soda
10 JJ Stout Beer
lambda 函数在这里可以工作吗？我如何将其变成正则表达式？提前致谢！
你可以这样做：
In [253]: df['OUT'] = df[['GO']].replace({'GO':Dic}, regex=True)
In [254]: df
Out[254]:
GE GO OUT
1 AD Weiss Beer
2 KI Ruby Beer
3 OH Port Wine
4 ER Rose Wine
5 KI Rose Wine
6 JJ Weiss Beer
7 OH 7UP Soda
8 AD 7UP Soda
9 OP Coke Soda
10 JJ Stout Beer
有趣的观察- 在较旧的 Pandas 版本中，Series.map()方法几乎总是比DataFrame.replace() and Series.str.replace()方法。它在 Pandas 0.19.2 中变得更好：
In [267]: df = pd.concat([df] * 10**4, ignore_index=True)
In [268]: %timeit df.GO.map(lambda x: next(Dic[k] for k in Dic if re.search(k, x)))
1 loop, best of 3: 1.57 s per loop
In [269]: %timeit df[['GO']].replace({'GO':Dic}, regex=True)
1 loop, best of 3: 895 ms per loop
In [270]: %timeit df.GO.replace(Dic, regex=True)
1 loop, best of 3: 876 ms per loop
In [271]: df.shape
Out[271]: (100000, 2)
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