Python 在熊猫中，如何搜索单词和短语来创建新的数据框架？

在Python3和pandas中，我有以下数据帧：

bens_gerais_candidatos_2014.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 6400 entries, 0 to 6399
Data columns (total 12 columns):
uf_x               6400 non-null object
cargo              6400 non-null object
nome_completo      6400 non-null object
sequencial         6400 non-null object
cpf                6400 non-null object
nome_urna          6400 non-null object
partido_eleicao    6400 non-null object
situacao           6400 non-null object
uf_y               6400 non-null object
descricao          6400 non-null object
detalhe            6400 non-null object
valor              6400 non-null float64
dtypes: float64(1), object(11)
memory usage: 650.0+ KB

等等。然后将这些行与几个合并行合并：

areas1 = pd.merge(parte1, parte2, left_on='cpf', right_on='cpf', how='outer')
areas2 = pd.merge(areas1, parte3, left_on='cpf', right_on='cpf', how='outer')

请问，有没有其他更简单的方法来查找单词和短语以创建新的数据框架

不重复行-例如，在某些情况下，“LOTE RURAL”出现在一行中，而在其他情况下，“LOTE RURAL”与“FAZENDA”一起出现，或者只有“FAZENDA”出现。像这样：

"LOTE RURAL 42"
"LOTE RURAL 38, DENOMINADO FAZENDA CATARINA"
"FAZENDA ÁGUA VERMELHA"

我认为你可以做到：

str_choice = "LOTE RURAL|FAZENDA|IMOVEL RURAL" 
bens_gerais_candidatos_2014[bens_gerais_candidatos_2014['detalhe'].\
                               str.contains(str_choice, na=False)]

符号

|

在

str_choice

中的意思是“或”，因此它可以获得您要查找的所有不同的单词，添加您需要的

|

，

我想您可以：

str_choice = "LOTE RURAL|FAZENDA|IMOVEL RURAL" 
bens_gerais_candidatos_2014[bens_gerais_candidatos_2014['detalhe'].\
                               str.contains(str_choice, na=False)]

---

符号

|

在

str_choice

中表示“或”，因此它可以获取您要查找的所有不同单词，添加您需要的

|

您可以尝试以下代码：

search_list = ["LOTE RURAL","FAZENDA","IMOVEL RURAL","GLEBA","AREA RURAL","AREA NO LOTEAMENTO"]

mask = bens_gerais_candidatos_2014['detalhe'].str.contains('|'.join(search_list))

---

您可以尝试以下代码：

search_list = ["LOTE RURAL","FAZENDA","IMOVEL RURAL","GLEBA","AREA RURAL","AREA NO LOTEAMENTO"]

mask = bens_gerais_candidatos_2014['detalhe'].str.contains('|'.join(search_list))