在Python中按其他列筛选数据列

我正在分析tweet，我有一个数据帧

df1

这有一个单一变量和tweet的文本，我还有另一个数据帧

df2

，它包含两个变量，第一个是带有情绪的单词，第二个是带有情绪值的单词

我想创建一个新的数据框架，它只提取tweet，在tweet中找到这种感觉的词，并将它的价值放在上面

print(df1)
    0     @Brenamae_ I WHALE SLAP YOUR FIN AND TELL YOU ...
    1    Metin Şentürk Twitterda @metinsenturk MUHTEŞEM...
    2    RT @byunghns: 
First DF:
name: dfTweet
columns: [tweet]

Second DF:
name: dfSentiment
columns: [sentiment, value]

newDF = pd.DataFrame(columns = [tweet, value])
indexSentTweet = [] 
    
for indexSent, sent in enumerate(dfSentiment):
    indexValueTweet = [[dfTweet['tweet'].iloc[index], dfSentiment['value'].iloc[index]] for index, x in enumerate(dfTweet['tweet'].str.contains(sent)) if x] # List comprehension to reduce the number of "for".

newDF = newDF.append(pd.DataFrame(indexValueTweet, columns = ['tweet', 'value']))

打印（df1）
0@Brenamae_ui鲸鱼拍打你的鳍然后告诉你。。。
1 MetinŞentürk Twitterda@metinsenturk MUHTEŞEM。。。
2 RT@byunghns：
我更改了列名以便于理解

我更改了列名以便于理解。
我不知道如何从df1创建df2，这些单词都不是there@Kenan：这可能是一个片段，实际的数据帧更长。（因为我们在df1中看到至少10个非停止字，所以df2必须长于10行。）Esteban：您需要将
df1
中每行的字符串拆分为一个列表或数组，可能还需要执行小写、标点符号删除和排除停止字。参见例如，或。有很多教程和博客，但要求它们是离题的。你能给我们一个合适的df2可复制的例子（）吗，因为“放弃”、“放弃”、“绑架”在你的df1中的任何地方都不会出现？这个问题没有很好的定义（“需要澄清”），如果来自df1的句子包含来自df2的多个具有不同情绪的单词，您希望指定什么值？（例如，如果“whale”、“slap”、“tell”都出现在df2中，并且具有不同的情绪，该怎么办？您想要平均值吗？该行中所有情绪值的列表或数组？）我不知道df2是如何从df1创建的，这些词都不是there@Kenan：这可能是一个片段，实际的数据帧更长。（因为我们在df1中看到至少10个非停止字，所以df2必须长于10行。）Esteban：您需要将
df1
中每行的字符串拆分为一个列表或数组，可能还需要执行小写、标点符号删除和排除停止字。参见例如，或。有很多教程和博客，但要求它们是离题的。你能给我们一个合适的df2可复制的例子（）吗，因为“放弃”、“放弃”、“绑架”在你的df1中的任何地方都不会出现？这个问题没有很好的定义（“需要澄清”），如果来自df1的句子包含来自df2的多个具有不同情绪的单词，您希望指定什么值？（例如，如果“whale”、“slap”、“tell”都出现在df2中，并且有不同的情绪？您想要平均值吗？该行中所有情绪值的列表或数组？）我尝试使用您的代码，但没有执行循环。我将练习及其原始数据集上载到我的存储库中@EstebanMadrigal，我建议您更新您的问题，在github中添加代码，以确保信息不会消失。在代码的第11行添加以下代码dfTweet=pd.DataFrame（dfTweet）。再试一次，检查它是否有效。我在这里进行了测试，没有发现任何问题。我还在我的答案newDF=newDF.append（pd.DataFrame（indexValueTweet，columns=['tweet'，'value']）中升级了代码。我试图使用您的代码，但没有执行循环。我将练习及其原始数据集上载到我的存储库中@EstebanMadrigal，我建议您更新您的问题，在github中添加代码，以确保信息不会消失。在代码的第11行添加以下代码dfTweet=pd.DataFrame（dfTweet）。再试一次，检查它是否有效。我在这里进行了测试，没有发现任何问题。我还在我的答案newDF=newDF.append（pd.DataFrame（indexValueTweet，columns=['tweet'，'value']）中增加了代码