pandas中一列DataFrame下的Series包含多余的文本内容,想通过循环比对现有的关键字列表并赋值到新的列中怎么写
时间: 2023-03-30 20:02:56 浏览: 49
您可以使用apply函数和lambda表达式来实现这个功能。首先,您需要定义一个包含关键字的列表,然后使用apply函数和lambda表达式将每个Series值与关键字列表进行比较,并将匹配的关键字赋值到新的列中。以下是示例代码:
```
import pandas as pd
# 定义关键字列表
keywords = ['apple', 'banana', 'orange']
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple is good', 'banana is sweet', 'orange is juicy']})
# 定义函数,将Series值与关键字列表进行比较
def find_keyword(x):
for keyword in keywords:
if keyword in x:
return keyword
return 'no match'
# 使用apply函数和lambda表达式将匹配的关键字赋值到新的列中
df['keyword'] = df['fruits'].apply(lambda x: find_keyword(x))
# 打印结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
fruits keyword
apple is good apple
1 banana is sweet banana
2 orange is juicy orange
```
相关问题
pandas中一列DataFrame包含多余的文本,想通过一列关键词进行比对,如果关键词在该文本中则返回关键词
可以使用str.contains()方法来实现,例如:
df['关键词匹配列'] = df['文本列'].str.contains('关键词')
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默认情况下,pandas中DataFrame和Series的数学操作会将Series的索引和DataFrame的列进行匹配。如果一个Series的索引在DataFrame的列中找不到,则会产生NaN值。如果你想按行进行匹配,你可以使用DataFrame的apply方法,将Series作为参数传递给函数。例如,如果你有一个DataFrame df和一个Series s,你可以使用以下代码将s加到df的每一行:
```
df.apply(lambda row: row + s, axis=1)
```
这将把s加到df的每一行,而不是将s加到df的每一列。