Быстрый переход для сокращений штатов и названий штатов - PullRequest
0 голосов
/ 28 января 2020

Сегодня в миллионный раз у меня был набор данных, в котором были перечислены полные имена состояний. Но мне нужно было перечислить сокращения штатов почтового индекса. Вот фрагмент кода, который я написал, который отобразил изменения для меня, используя данные с сайта c.

1) Кто-нибудь знает или думает о лучшем решении?

2a) Кто-нибудь знает о лучшей веб-ссылке? Использование сайтов USPS (например, приведенных ниже) не будет работать с pd.read_html()

2b) Мне также было трудно изолировать правильную таблицу от pd.read_html() и страницу вики по адресу: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._state_abbreviations

import pandas as pd


# Make Generic Data For Demonstration Purpose
data = {'StName':['Wisconsin','Minnesota','Minnesota',
                     'Wisconsin','Florida','New York']}
df = pd.DataFrame(data)

# Get State Crosswalk From Generic Website
crosswalk = 'http://app02.clerk.org/menu/ccis/Help/CCIS%20Codes/state_codes.html'
states = pd.read_html(crosswalk)[0]

# Demo Crosswalking State Name to State Abbreviation
df['StAbbr'] = df['StName'].map(dict(zip(states['Description'], 
                                         states['Code'])))

# Demo Reverse Crosswalking Back to State Name
df['StNameAgain'] = df['StName'].map(dict(zip(states['Code'], 
                                              states['Description'])))
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...