我有一個 CSV 檔案，其中包含一個對用戶不友好的列資料。我需要將這些資料轉換成有意義的東西。簡單的查找/替換看起來很笨重，因為我想要翻譯的可能組合有幾十種甚至上百種。
例如：BLK = 黑色或 MNT TP = 山頂
可能有數十種甚至數百種翻譯 - 我已經在 CSV 表中提供了很多。問題是如何使用該字典來更改另一個 CSV 表中的值。同樣重要的是要注意，這（最終）需要每隔幾分鐘自行運行一次 - 而不僅僅是一次翻譯。
uj5u.com熱心網友回復：
如果您能更詳細地描述您正在處理的資料，那就太好了。不過我會盡力猜測。
假設您有一個 CSV 檔案，用于pandas將其讀入名為 的資料框df，以及名為col. 要替換 column 中的所有值col，首先，您需要一個包含所有鍵（原始文本）和值（新文本）的字典：
my_dict = {"BLK": "Black", "MNT TP": Mountain Top,...}
然后，將字典映射到列：
df["col"] = df["col"].map(lambda x: my_dict.get(x, x))
如果某個鍵出現在字典中，則將其替換為字典中對應的新值，否則保留原值。
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