获取我们在数据框的一列中拥有的字典的所有键

Question

我有一个带有一个文本列的数据框。我必须将匹配值的键作为新列。在下面提供的代码中，我只得到一个键，而无需给出第二个键就可以转到下一行。请在下面查看我尝试过的示例代码。任何帮助，将不胜感激。

Dict_new = { 'key1': ['orange', 'yellow', 'blue'], 'key2': ['red', 'saffron',
'purple'], 'key3': ['white', 'grey', 'black']}

column of the data frame : 
white beard and purple hairs.
orange coloured car with black tilted windows.
eyes are red and grey hair.

我的输出为：

new_code:
key3,
key1,
key2.

我仅获得第一把钥匙，无法进一步获取第二把钥匙。

这是我尝试过的代码。

def new_code(x):
    for keys,  values in dict_new.items():
      for value in values:
        if value in x:
           return keys
df2['new_code'] = df1['column'].apply(new_code)

我期望什么作为输出：

new_code:
key3 key2,
key1 key3,
key2 key3.

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

尝试一下：

一个警告-您必须只将文本除以space，否则，在执行任何操作之前，要么将标点符号全部消除（我在这里使用replace，因为您在示例中只加了点） ，或者您使用re.split()。

import pandas as pd
_data={'txt': ["white beard and purple hairs.", "orange coloured car with black tilted windows.","eyes are red and grey hair."]}

df=pd.DataFrame(data=_data)
Dict_new = { 'key1': ['orange', 'yellow', 'blue'], 'key2': ['red', 'saffron',
'purple'], 'key3': ['white', 'grey', 'black']}

df['new_code']=df['txt'].apply(lambda x: ' '.join([k for k in Dict_new.keys()  if len(set(x.replace('.', '').split() ).intersection(set(Dict_new[k])) )>0 ]))

print(df)

输出：

txt   new_code0                   white beard and purple hairs.  key2 key31  orange coloured car with black tilted windows.  key1 key32                     eyes are red and grey hair.  key2 key3