如何使用字典映射进行值修正？

Question

我有一个熊猫系列，其独特的价值如下：

['toyota', 'toyouta', 'vokswagen', 'volkswagen,' 'vw', 'volvo']

现在我想修复一些这样的值，如：toyouta - > toyota

（请注意，并非所有值都有错误，如沃尔沃，丰田等）

我已经尝试制作一个字典，其中键是正确的单词，值是要纠正的单词，然后将其映射到我的系列。

这是我的代码的样子：

corrections = {'maxda': 'mazda', 'porcshce': 'porsche', 'toyota': 'toyouta', 'vokswagen': 'vw', 'volkswagen': 'vw'}
df.brands = df.brands.map(corrections)

print(df.brands.unique())
>>> [nan, 'mazda', 'porsche', 'toyouta', 'vw']

正如您所看到的那样，问题就是这样，字典中没有的所有值都会自动转换为nan。一种解决方案是将所有正确的值映射到自己，但我希望有更好的方法来解决这个问题。

Answer 1

使用：

df.brands = df.brands.map(corrections).fillna(df.brands)

要么：

df.brands = df.brands.map(lambda x: corrections.get(x, x))

要么：

df.brands = df.brands.replace(corrections)