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获取pandas列字符串中与预定义列表匹配的单词计数

可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import re
  1. 创建示例数据:
代码语言:txt
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data = {'column_name': ['This is a sample string.', 'Another example string.', 'Yet another sample string.']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 定义预定义列表:
代码语言:txt
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predefined_list = ['sample', 'string']
  1. 使用正则表达式和pandas的apply方法进行匹配和计数:
代码语言:txt
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def count_matching_words(row):
    words = re.findall(r'\w+', row['column_name'])
    matching_words = [word for word in words if word.lower() in predefined_list]
    return len(matching_words)

df['word_count'] = df.apply(count_matching_words, axis=1)
  1. 查看结果:
代码语言:txt
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print(df)

输出:

代码语言:txt
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                 column_name  word_count
0    This is a sample string           2
1    Another example string           1
2  Yet another sample string           2

在上述代码中,我们首先导入了pandas和re模块。然后,创建了一个示例数据框,并定义了预定义列表。接下来,我们定义了一个名为count_matching_words的函数,它使用正则表达式找出每个字符串中的单词,并将与预定义列表匹配的单词计数。最后,我们使用apply方法将该函数应用于数据框的每一行,并将结果存储在名为word_count的新列中。

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