我想基于一系列关键字改进this previous question关于在pandas系列中搜索字符串的改进.我现在的问题是如何将DataFrame行中找到的关键字作为新列.关键词系列“w”是:
Skilful
Wilful
Somewhere
Thing
Strange
和DataFrame“df”是:
User_ID;Tweet
01;hi all
02;see you somewhere
03;So weird
04;hi all :-)
05;next big thing
06;how can i say no?
07;so strange
08;not at all
import re
r = re.compile(r'.*({}).*'.format('|'.join(w.values)), re.IGnorECASE)
masked = map(bool, map(r.match, df['Tweet']))
df['Tweet_masked'] = masked
并返回此:
User_ID Tweet Tweet_masked
0 1 hi all False
1 2 see you somewhere True
2 3 So weird False
3 4 hi all :-) False
4 5 next big thing True
5 6 how can i say no? False
6 7 so strange True
7 8 not at all False
现在我正在寻找这样的结果:
User_ID;Tweet;Keyword
01;hi all;None
02;see you somewhere;somewhere
03;So weird;None
04;hi all :-);None
05;next big thing;thing
06;how can i say no?;None
07;so strange;strange
08;not at all;None
在此先感谢您的支持.
解决方法:
如何更换
masked = map(bool, map(r.match, df['Tweet']))
同
masked = [m.group(1) if m else None for m in map(r.match, df['Tweet'])]
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