用pandas筛选csv文件里一列包含字典key值的行

Question

请问怎么能用pandas筛选csv文件里一列包含字典key值的行，并根据字典value值分类

用这个学校字典匹配applicant里含有学校的行，并且根据字典的值分类储存

Answer 1

基于Monster 组和GPT的调写：
假设你有一个名为"applicants.csv"的CSV文件，其中包含"Applicant"，"PATkind"和"Title"列，你可以使用以下代码来筛选和分类：

import pandas as pd

# 创建学校字典
school_dict = {'山东钢铁股份有限公司大学': 'School A', '辽宁科技学院': 'School B'}

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('applicants.csv')

# 筛选出包含学校名称的行
df = df[df['Applicant'].str.contains('|'.join(school_dict.keys()))]

# 将学校名称转换为对应的分类
df['School Category'] = df['Applicant'].replace(school_dict)

# 保存结果到新的CSV文件
df.to_csv('classified_applicants.csv', index=False)

这里的关键步骤是使用str.contains()方法筛选出包含学校名称的行，并使用replace()方法将学校名称转换为对应的分类。最后，使用to_csv()方法将结果保存到新的CSV文件中