我有一个dataframe，有一列”内容“值如”今天天气不错，你吃饭了吗“，现在新建一列”keywords“,要求提取内容中的天气、吃饭

在Python的数据分析库Pandas中，你可以使用正则表达式或者自然语言处理库如NLTK或spaCy来提取关键词。这里我会提供一种简单的方法，使用正则表达式匹配常见的词汇。

首先，安装必要的库（如果还没有安装）：

pip install pandas regex

然后，假设你已经有一个名为df的DataFrame，并且"内容"这一列叫做`content`，可以按照下面的步骤操作：

import pandas as pd
import re

# 假设df是一个DataFrame
df['keywords'] = df['content'].apply(lambda x: 
    [word for word in re.findall(r'\b(天气|吃饭)\b', x, flags=re.IGNORECASE) if word])

# 这里`re.findall`会在字符串中查找所有匹配正则表达式的单词，忽略大小写。结果是一个列表，包含关键词。

注意：这种方法依赖于预定义的关键字，对于复杂或多样化的文本，可能需要更高级的自然语言处理技术，如分词、词干提取或命名实体识别。

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我有一个dataframe，有一列”内容“值如”今天天气不错，你吃饭了吗“，一个keywords=['吃饭',天气]，现在新建一列”words“,要求提取内容中含有keywords列表中存在的天气、吃饭

为了在Pandas DataFrame中实现这个功能，你可以使用Python的pandas库配合正则表达式或者nltk库来进行文本匹配。这里是一个简单的步骤说明：

1. 首先，导入所需的库：

import pandas as pd
import re

2. 创建DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    '内容': ['今天天气不错，你吃饭了吗', '我想去公园散步']
})

3. 定义关键词列表并创建新列`words`：

keywords = ['吃饭', '天气']
df['words'] = df['内容'].apply(lambda x: [kw for kw in keywords if kw in x])

4. 这里我们使用了列表推导式，遍历每个`内容`，检查关键词是否存在于字符串中，如果存在就将其添加到新列`words`对应的位置。

5. 现在`df`的新列`words`将包含包含关键词的内容列表，如果不存在，则为空列表：

print(df)

输出类似：

         内容          words
0  今天天气不错，你吃饭了吗  ['天气', '吃饭']
1                我想去公园散步        []