我正在研究采礦調(diào)查數(shù)據(jù)。我能夠標(biāo)記某些關(guān)鍵字的行：survey['Rude'] = survey['Comment Text'].str.contains('rude', na=False, regex=True).astype(int)現(xiàn)在，我想標(biāo)記任何包含名稱的行。我有另一個(gè)包含常見美國名稱的數(shù)據(jù)幀。以下是我認(rèn)為可以工作的內(nèi)容，但它沒有標(biāo)記任何行，并且我已經(jīng)驗(yàn)證了名稱確實(shí)存在于“注釋文本”中for row in survey: for word in survey['Comment Text']: survey['Name'] = 0 if word in names['Name']: survey['Name'] = 1
1 回答
慕慕森
TA貢獻(xiàn)1856條經(jīng)驗(yàn) 獲得超17個(gè)贊
您沒有正確循環(huán)遍歷序列。 遍歷 中的列名。 遍歷注釋字符串。 創(chuàng)建包含所有 .for row in survey:surveyfor word in survey['Comment Text']:survey['Name'] = 00s
您可以使用 set intersections 和 apply（）來避免所有通過行的循環(huán)：
survey = pd.DataFrame({'Comment_Text':['Hi rcriii',
'Hi yourself stranger',
'say hi to Justin for me']})
names = pd.DataFrame({'Name':['rcriii', 'Justin', 'Susan', 'murgatroyd']})
s2 = set(names['Name'])
def is_there_a_name(s):
s1 = set(s.split())
if len(s1.intersection(s2))>0:
return 1
else:
return 0
survey['Name'] = survey['Comment_Text'].apply(is_there_a_name)
print(names)
print(survey)
Name
0 rcriii
1 Justin
2 Susan
3 murgatroyd
Comment_Text Name
0 Hi rcriii 1
1 Hi yourself stranger 0
2 say hi to Justin for me 1
作為獎(jiǎng)勵(lì)，返回以獲取每行的匹配次數(shù)。len(s1.intersection(s2))
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