PANDAS从一列中找到准确的给定串词。

Question

所以，我有一个熊猫的列名是 笔记 其中包含一个句子或对某些事件的解释。我试图从这一列中找到一些给定的单词，当我找到这个单词时，我将其添加到下一列中，作为 种类

问题是针对一些特定的词，例如 骗子, 谎言 它的取词方式是 熟悉 和 家庭 因为他们都有骗子和谎言在里面。

Notes                                  Type
2 families are living in the address   Lies
He is a liar                           Liar
We are not familiar with this          Liar

从上面可以看出只有第二句是正确的。如何才能只捡到骗子、谎言等单独的词，而不捡到家人或熟悉的词。

这是我的方法。

word= ["Lies"]

for i in range(0, len(df)):
    for f in word:
        if f in df["Notes"][i]:
            df["Type"][i] = "Lies"

感谢任何帮助。谅谅

Answer 1

使用 \b 词界 regex和 .str.extract 来寻找模式。

 df.Notes.str.extract(r'\b(lies|liar)\b')

标注那些包含该词的行，做。

df['Type'] = np.where(df.Notes.str.contains(r'\b(lies|liar)\b'), 'Lies', 'Not Lies')

Answer 2

好吧，我同意Quang Hoang的答案。请你一定要注意 "他不是一个骗子 "这样的句子。在那里它仍然会匹配并给你Liar。

Answer 3

我想这段如果代码对你来说是可以的!

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({"Notes":["2 families are living in the address"  ,
"He is a liar  "              ,           
"We are not familiar with this "   ]  }) 



word= ["liar","are","this"]
found_in_whole_string =[]

for i in range(0, len(df)):
    found_one_word=[]
    for f in word:
        if f in df["Notes"][i].split(" "):
            found_one_word.append(f)
        else:
            found_one_word.append("")
    found_in_whole_string.append(",".join([word for word in found_one_word if len(word) > 0])  )

df["type"] = found_in_whole_string