Python 比较单词并返回数据帧条目

我计划设置一个简单的函数，看看是否可以在熊猫数据框

公共单词

中找到单词列表中的单词。如果匹配，我想返回相应的数据帧条目，而DF的格式为

生命平衡14

，

长期9

，

上层管理9

，突出显示单词标记及其出现编号

但是，下面的代码当前仅打印单词列表中的搜索词（即

生命平衡

），而不是包含发生次数的数据框条目。因此，我需要找到一种方法来返回

word

，而不是

wordlist

元素。我的推理错误在哪里

相关代码部分为：

    # Check for matches between wordlist and Pandas dataframe
    def wordcheck():
        wordlist = ["work balance", "good management", "work life"]
        for x in wordlist:
            if df[i].str.contains(x).any():
                print('Group 1:', x)
    wordcheck()

完整代码段如下所示：

# Loading and normalising the input file
file = open("glassdoor_A.json", "r")
data = json.load(file)
df = pd.json_normalize(data)


# Datetime conversion
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
# Adding of 'Quarter' column
df['Quarter'] = df['Date'].dt.to_period('Q')


# Word frequency analysis
def get_top_n_bigram(corpus, n=None):
    vec = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2), stop_words='english').fit(corpus)
    bag_of_words = vec.transform(corpus)
    sum_words = bag_of_words.sum(axis=0)
    words_freq = [(word, sum_words[0, idx]) for word, idx in vec.vocabulary_.items()]
    words_freq =sorted(words_freq, key = lambda x: x[1], reverse=True)
    return words_freq[:n]


# Analysis loops through different qualitative sections
for i in ['Text_Pro','Text_Con','Text_Main']:
    common_words = get_top_n_bigram(df[i], 500)
    for word, freq in common_words:
        print(word, freq)


    # Check for matches between wordlist and Pandas dataframe
    def wordcheck():
        wordlist = ["work balance", "good management", "work life"]
        for x in wordlist:
            if df[i].str.contains(x).any():
                print('Group 1:', x)
    wordcheck()

---

我可能有误解，但这是因为您只打印搜索到的术语吗？ 那么，类似于下面的方法会更好吗

# Check for matches between wordlist and Pandas dataframe
def wordcheck():
    wordlist = ["work balance", "good management", "work life"]
    for x in wordlist:
        print('Group 1:', df[i][df[i].str.contains(x).any()])
wordcheck()

---

谢谢你的反馈。是，它当前返回搜索的术语。我已经尝试了您建议的代码，但是这导致了

print（'group1:'，df[I][df[I].str.contains（x）.any（）），KeyError:True

您可能需要添加列名，因此

print（'group1:'，df[I][df[I]['column_name'].str contains（x）.any（）]）

好主意，值返回True，但不是

word

变量。我认为它必须直接链接到

word

，因为只有这个变量连接单词标记和出现次数。所以最好是这样：

print（'group1:'，df[I].loc[df[I]['column\u name']].str.contains（x）.any（））

？无论如何，谢谢你的努力