備忘録）文字列に含まれた特定の記号を辞書で一括変換する

#概要
「データに含まれる文字の一括変換方法」
https://qiita.com/wellwell3176/questions/1345ab14964d2a050b5a

上記質問への回答を元にプログラムを作成した。
質問ページに貼ると長くなりすぎたので分割のために投稿。

#仕様
表1の生データに対し、表2に在る変換表を用いて記号を分離・変換して新たな列に格納する
今回のデータでは表2の変換表が小さいが、実際のデータでは記号が30種類、列ラベルが10種類ほどあるので、
「1枚のエクセルファイルで変換表をなるべくまとめたい」という希望があった。
※表2くらいのサイズならエクセルファイルのタブごとに「個人予想の変換表」「新聞予想の変換表」と作って管理したほうが絶対楽

表1　生データ

No.	馬名
1	コシヒカリ○③
2	ササニシキ◎
3	ヨモギダンゴ✕②
4	タナカタロウ①

表2　変換表

	個人予想	新聞予想
①	1番
②	2番
③	3番
◎		本命
○		対抗
✕		大穴

#実装したプログラム

完成品

import pandas as pd

#質問回答で提示いただいた汎用プログラムを流用
def tagging(df, column, trdict): #もとのDataFrame, 分類に使用するカラム, 分類用の辞書
    for key, d in trdict.items():
    #データフレームの1st key（個人予想、新聞予想）ごとに処理を行う。
        df_ = df[column].str.extract(f'({"|".join(d.keys())})')
        for k, v in d.items():
            df_ = df_.replace(k, v)
        　　#2nd key(◎✕など)で抽出して新列を作った後、2nd key と valueを変換
            df[column] = df[column].str.replace(k, "")
        df[key] = df_.fillna("")
        #抽出元の列から2nd keyを削除
    return df

df = pd.DataFrame( #サンプルデータを作成。実際にはエクセル読み込み
    data=[{
        'No.': 1,
        'horse': 'コシヒカリ○③',
    }, {
        'No.': 2,
        'horse': 'ササニシキ◎',
    }, {
        'No.': 3,
        'horse': 'ヨモギダンゴ✕②',
    }, {
        'No.': 4,
        'horse': 'タナカタロウ①',
    }])

dict_raw = pd.read_excel("hogehoge.xlsx",index_col=0)
#hogehoge.xlsxは表2のエクセルデータに等しい
dict_process=dict_raw.to_dict(orient='dict')
#to_dictで辞書形式に変換
list_key=list(dict_process.keys())
#for文で使うので、keyの中身をリスト化（辞書のままだと順序を持たないのでfor文の対象として選べない）

dict_comp=dict() #update()を使うので、完成品を空の辞書として先に生成

#辞書から値を持たないkeyを削除（今回の場合、"個人予想":"◎"にはnanが格納されていて邪魔）
for i in list_key:
  output_dict = dict(filter(lambda item: item[1] is not np.nan, d3[i].items()))
  dict_comp.update({i:output_dict})

tagging(df,"horse",dict_comp)

＜出力結果＞
	No.	horse	個人予想	新聞予想
0	1	コシヒカリ　	3番　  対抗
1	2	ササニシキ	　　　　　本命
2	3	ヨモギダンゴ	2番	大穴
3	4	タナカタロウ	1番	

#参考リンク
辞書フィルタリングの参考元：
https://tombomemo.com/python-dict-filter/