python - 如何调整 Python 代码以映射到具有不同拼写但相同值的列名？

Question

我在 python 中使用 pandas 模块来下载输入数据集并读取 csv 文件中的每一列。在我的 python 脚本中，我有多个引用指向我的 dataset1 中的特定硬编码列名。我有另一个名为 dataset2 的数据集，它与 dataset1 具有相同类型的数据，但列名不同。例如，dataset1 有一个名为“Apple”的列，dataset2 有一个名为“apples”的列。这两个列都引用了相同的数据值，但是，我的脚本只读取并在整个代码中查找名为“Apple”的列。如何修改我的脚本，以便我可以保留在名为 "Apple" 的所有列中读取的所有代码行，但 make 如此 "Apple" 也可以表示并在任何名为 "apples" 的列中读取 或代表“Apple”类型数据的任何其他列名称。例如，如果我查看一个名为“dataset3”的新数据集，并遇到一个名为“redfruit”的新列，它表示与“Apple”和“apples”相同的数据，我可以在我的代码中添加一个位置/函数，这样我就不必更改我的代码中只有我的初始“Apple”查找硬编码的所有其他行。

这是我在数据集中阅读的方式

import pandas as pd
data= pd.read_csv(input_name))

这是我的代码示例，我在其中查找名为“Apple”的列名，但在查找“Apple”时，我还希望它查找其他列，例如“apples”和“redfruit”并阅读那些唯一的问题是我有多个与此类似的代码块，它们只引用“Apple”，但我不想在所有这些块中硬编码“apples”、“redfruit”和任何其他苹果类型的列名，但也许只是在一个代码区域中进行硬编码，可以在我的代码中引用“Apples”时用作查找。从数据集到数据集，列不在固定位置。

#code block 1
for columns in data.columns:
  if column == 'Apple':
       pass

# code block 2
  data['Apple'] = data['Apple'].apply(str)

我想试试字典，但不知道如何设置它。

标签： pythonpandasdataframemultiple-columns