在pandas中匹配列列表中的单词并分配分数

在pandas中，可以使用字符串方法和正则表达式来匹配列列表中的单词并分配分数。

首先，使用str.contains()方法结合正则表达式来匹配列列表中的单词。这个方法会返回一个布尔型的Series，表示每个元素是否匹配。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为column的列，我们想要匹配包含单词"apple"的所有元素，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'column': ['I love apples', 'She ate an orange', 'Apples are delicious'] }
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains()方法匹配包含单词"apple"的元素
matches = df['column'].str.contains(r'\bapple\b', case=False, regex=True)

上述代码中，r'\bapple\b'是一个正则表达式，表示匹配单词"apple"。case=False表示忽略大小写，regex=True表示启用正则表达式匹配。

接下来，可以将匹配的结果转换为分数。可以使用np.where()方法将匹配为True的元素替换为分数，将匹配为False的元素替换为0。

import numpy as np

# 将匹配为True的元素替换为分数，将匹配为False的元素替换为0
scores = np.where(matches, 10, 0)

上述代码中，10表示匹配到的分数，0表示未匹配到的分数。

最后，可以将得分添加为新列到DataFrame中：

# 将得分添加为新列到DataFrame中
df['scores'] = scores

至此，我们在pandas中匹配列列表中的单词并分配分数的过程完成了。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。另外，pandas中还有许多其他方法和函数可以用于文本数据的处理和分析，可以根据具体情况进行深入学习和探索。

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