Python - retourne la valeur de dict si la cellule contient la sous-chaîne

Question

Je travaille avec le fichier Excel où une colonne contient "Description" (= chaînes c'est-à-dire "abc_123") et j'ai besoin de créer des catégories basées sur la description. Je ai vérifié Fuzzywuzzy lib, mais il ne convient pas tout à fait à mes besoins, car la description peut être assez longue et la catégorie peut être décrite par un mot, donc le taux de discordance est assez élevé.

Comment je l'ai fait dans Excel (sensible à la casse):

=IFERROR(INDEX($B$2:$B$50,MATCH(1,--NOT(NOT(FIND($A$2:$A$50,B2))),0)),"N/A") 

La chose est en python mes solutions ne renvoient que des correspondances exactes et je voudrais revenir même des correspondances partielles (insensible à la casse si possible).

df = pd.DataFrame({'col1': {0: 'a', 1: "b", 2: "abc"}, 'col2': {0: np.nan, 1: np.nan, 2: np.nan}}) 
di = {"a": "1", "b":"2"} 

    col1 col2 
0 a NaN 
1 b NaN 
2 abc NaN 

df.loc[df.col1.isin(di), 'col2'] = df['col1'].map(di) 

col1 col2 
0 a 1 
1 b 2 
2 abc NaN 

Je voudrais col2: 2 à être renseignés avec "1", car il est le premier match (a).

modifier: dictionnaire - dict { "Hosp": "Hôpital", "emerg": "Hôpital", "Fire": "service d'incendie"}

J'aimerais:

" Hôpital d'urgence "pour retourner" Hôpital "

" Hospi_emrgncy. " retourner "Hôpital"

"d'urgence Hopsital" retourner "Hôpital"

"Fire in Detroit" retourner "Fire Department"

Answer 1

for key, value in category_name.items(): 
    mask = np.column_stack([df['Description'].str.contains(key, na=False) for col in df]) 
    df2 = df.loc[mask.any(axis=1)] 
    df2["Category"] = df2["Category"].fillna(value) 
    df3 = df3.combine_first(df2) 

a finalement trouvé la solution. En aucun cas parfait, mais cela fait l'affaire si j'ai assez bon dictionnaire.