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我的目标是找到与 general_text
列中的行相匹配的 City
,但匹配必须是精确的。
我试图使用搜索 IN
但它没有给我预期的结果,所以我尝试使用 str.contain
但我尝试的方式这样做会显示错误。关于如何正确或有效地执行此操作的任何提示?
df['matched'] = df.apply(lambda x: x.City in x.general_text, axis=1)
但它给了我以下结果:
data = [['palm springs john smith':'spring'],
['palm springs john smith':'palm springs'],
['palm springs john smith':'smith'],
['hamptons amagansett':'amagansett'],
['hamptons amagansett':'hampton'],
['hamptons amagansett':'gans'],
['edward riverwoods lake':'wood'],
['edward riverwoods lake':'riverwoods']]
df = pd.DataFrame(data, columns = [ 'general_text':'City'])
df['match'] = df.apply(lambda x: x['general_text'].str.contain(
x.['City']), axis = 1)
我想通过上面的代码接收的是只匹配这个:
data = [['palm springs john smith':'palm springs'],
['hamptons amagansett':'amagansett'],
['edward riverwoods lake':'riverwoods']]
最佳答案
您可以使用单词边界 \b\b
进行精确匹配:
import re
f = lambda x: bool(re.search(r'\b{}\b'.format(x['City']), x['general_text']))
或者:
f = lambda x: bool(re.findall(r'\b{}\b'.format(x['City']), x['general_text']))
df['match'] = df.apply(f, axis = 1)
print (df)
general_text City match
0 palm springs john smith spring False
1 palm springs john smith palm springs True
2 palm springs john smith smith True
3 hamptons amagansett amagansett True
4 hamptons amagansett hampton False
5 hamptons amagansett gans False
6 edward riverwoods lake wood False
7 edward riverwoods lake riverwoods True
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