Python 验证dataframe是否包含列表目录中的内容

我知道标题有点模糊，但让我举例说明

我有一个数据帧（简化）如下所示：

Date | transaction | amount

01-01-2020 | something keywordA something | 50

01-01-2020 | something something keywordB | 152

02-01-2020 | keywordA something else | 200

df['Category'] = ''

categories={'category A':['keywordA','keywordB'], 'category B':['keywordC']}

等

然后，我要做的第一件事是添加一个名为“category”的空列，如下所示：

Date | transaction | amount

01-01-2020 | something keywordA something | 50

01-01-2020 | something something keywordB | 152

02-01-2020 | keywordA something else | 200

df['Category'] = ''

categories={'category A':['keywordA','keywordB'], 'category B':['keywordC']}

现在，我还有一份清单，如下所示：

Date | transaction | amount

01-01-2020 | something keywordA something | 50

01-01-2020 | something something keywordB | 152

02-01-2020 | keywordA something else | 200

df['Category'] = ''

categories={'category A':['keywordA','keywordB'], 'category B':['keywordC']}

等

现在我想做的是看看每一行的事务列是否包含一个关键字，如果它包含例如关键字A，我想用“category A”填充category列

所以首先，我不确定使用列表的方式是否可行。其次，我可能会一行一行地去做一个contains类型函数，并与dict中的每一项进行比较，但是从我所读到的内容来看，当你使用pandas时，迭代每一行通常是不好的做法，直觉上这将非常糟糕

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所以。。关于我应该看哪个方向的任何提示？

据我所知，您可以在反转字典后使用

series.str.extract

和

series.map

执行此操作：

d = {a:k for k,v in categories.items() for a in v}
#{'keywordA': 'category A', 'keywordB': 'category A', 'keywordC': 'category B'}
pat = r'\b(?:{})\b'.format('|'.join(d.keys()))
df['Category'] = df['transaction'].str.extract('('+pat+')',expand=False).map(d)

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嗨，我来试试。但是，在休息了4-5年之后，我刚刚回到python，介意解释一下第二行到底做了什么吗？我得到了第一行，你基本上做了一个新的dict，其中键是列表项，值等于原始键。第三行从事务字符串中提取一个模式并将其映射到新的dict。但是模式定义有点抽象。@Thustra第二行定义了一个模式，该模式通过管道连接新形成的字典的键，并使用一个

'\b'

格式化，它是一个，以便在映射类别之前检查精确的单词匹配。。！！这就像一个魅力：）非常感谢，我仍然需要努力了解如何，但更容易阅读的文件与你知道的东西，工作就在那里。