Python 熊猫在序列和返回关键字中找到共同的字符串

我想改进基于一系列关键字在pandas系列中搜索字符串的方法。我现在的问题是如何将在DataFrame行中找到的关键字作为新列获取。“w”系列的关键词是：

数据帧“df”是：

以下解决方案很好地屏蔽了数据帧：

import re
r = re.compile(r'.*({}).*'.format('|'.join(w.values)), re.IGNORECASE)
masked = map(bool, map(r.match, df['Tweet']))
df['Tweet_masked'] = masked

并将此返回：

   User_ID              Tweet Tweet_masked
0        1             hi all        False
1        2  see you somewhere         True
2        3           So weird        False
3        4         hi all :-)        False
4        5     next big thing         True
5        6  how can i say no?        False
6        7         so strange         True
7        8         not at all        False

现在我在寻找这样的结果：

User_ID;Tweet;Keyword
01;hi all;None
02;see you somewhere;somewhere
03;So weird;None
04;hi all :-);None
05;next big thing;thing
06;how can i say no?;None
07;so strange;strange
08;not at all;None

提前感谢您的支持。

更换怎么样

masked = map(bool, map(r.match, df['Tweet']))

与

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谢谢它起作用了！我想知道，如何在一个字符串中找到多个关键字？我的意思是，如果df被一个包含“09；这么奇怪的东西”的新行更新，我怎么能从掩码中同时得到“奇怪”和“东西”？我尝试了r.search（）方法在all字符串中搜索，但没有结果…@fblamanna-类似于：

df['Tweet'].map（lambda x:tuple（re.findall（r'（{}）.format（'|'.join（w.values）），x））

哪个返回元组？

User_ID;Tweet;Keyword
01;hi all;None
02;see you somewhere;somewhere
03;So weird;None
04;hi all :-);None
05;next big thing;thing
06;how can i say no?;None
07;so strange;strange
08;not at all;None

masked = map(bool, map(r.match, df['Tweet']))

masked = [m.group(1) if m else None for m in map(r.match, df['Tweet'])]