我有一个如下所示的 Pandas 数据框。我想在数据框的每一行中搜索一个文本，并突出显示该文本是否出现在该行中。
例如，我想在每一行中搜索“jones”。我想忽略我的搜索词的大小写。在下面的情况下，我想向名为“jones”的数据添加一个新列，它的值为 1,1,0，因为在第一行和第二行中找到了该词
我找到了 this显示如何在列中查找文本的帖子，但是当我有很多列时如何找到文本 - 比如说 50+？我考虑过连接所有列并创建一个新列，但没有看到任何可以连接数据框所有列的函数(不要求输入每个列名)
我想为我拥有的多个关键字执行此操作。例如，我有关键字列表 LLC, Co, Blue, alpha还有更多(30+)
sales = [{'account': 'Jones LLC', 'Jan': '150', 'Feb': '200', 'Mar': '140'},
{'account': 'Alpha Co', 'Jan': 'Jones', 'Feb': '210', 'Mar': '215'},
{'account': 'Blue Inc', 'Jan': '50', 'Feb': '90', 'Mar': '95' }]
df = pd.DataFrame(sales)
来源DF:
Feb Jan Mar account
0 200 150 140 Jones LLC
1 210 Jones 215 Alpha Co
2 90 50 95 Blue Inc
期望的DF:
Feb Jan Mar account jones llc co blue alpha
0 200 150 140 Jones LLC 1 1 0 0 0
1 210 Jones 215 Alpha Co 1 0 1 0 1
2 90 50 95 Blue Inc 0 0 0 1 0
最佳答案
这里我们使用内置的pandas str功能 contains ，以及 apply然后用 any 把它们放在一起如下，
search_string = 'Jones'
df[search_string] = (df.apply(lambda x: x.str.contains(search_string))
.any(axis=1).astype(int))
df
Out[2]:
Feb Jan Mar account Jones
0 200 150 140 Jones LLC 1
1 210 Jones 215 Alpha Co 1
2 90 50 95 Blue Inc 0
这可以很容易地扩展为
contains使用正则表达式进行匹配。它还有一个 case arg，这样你就可以让它不区分大小写并搜索 Jones和 jones .为了遍历搜索词列表，我们需要进行以下更改。通过将每个搜索结果(一个
Series)存储在一个列表中，我们使用该列表将系列连接在一起成为 DataFrame .我们这样做是因为我们不想为新的 search_string 搜索新列，df_list = []
for search_string in ['Jones', 'Co', 'Alpha']:
#use above method but rename the series instead of setting to
# a columns. The append to a list.
df_list.append(df.apply(lambda x: x.str.contains(search_string))
.any(axis=1)
.astype(int)
.rename(search_string))
#concatenate the list of series into a DataFrame with the original df
df = pd.concat([df] + df_list, axis=1)
df
Out[5]:
Feb Jan Mar account Jones Co Alpha
0 200 150 140 Jones LLC 1 0 0
1 210 Jones 215 Alpha Co 1 1 1
2 90 50 95 Blue Inc 0 0 0
关于整行中的pandas数据框搜索字符串，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48330608/