为什么这个条件lambda函数没有返回预期的结果？

Question

我仍然在使用python和pandas.我正在努力改进关键字评估.我的DF看起来像这样

Name  Description 
Dog   Dogs are in the house
Cat   Cats are in the shed
Cat   Categories of cats are concatenated

I am using a keyword list like this ['house', 'shed', 'in']

我的lambda函数看起来像这样

keyword_agg = lambda x: ' ,'.join x if x is not 'skip me' else None

我正在使用一个函数来识别和评分每一行的关键字匹配

def foo (df, words):
    col_list = []
    key_list= []
    for w in words:
        pattern = w
        df[w] = np.where(df.Description.str.contains(pattern), 1, 0)
        df[w +'keyword'] = np.where(df.Description.str.contains(pattern), w, 
                          'skip me')
        col_list.append(w)
        key_list.append(w + 'keyword')
    df['score'] = df[col_list].sum(axis=1)
    df['keywords'] = df[key_list].apply(keyword_agg, axis=1)

该函数使用工作将关键字附加到列,然后根据匹配创建1或0.该函数还会创建一个带有'word + keyword'的列,并为每一行创建单词或'skip me'.

我期待申请这样的工作

df['keywords'] = df[key_list].apply(keyword_agg, axis=1)

返回

Keywords
in, house
in, shed
None

相反,我得到了

Keywords
in, 'skip me' , house
in, 'skip me', shed
'skip me', 'skip me' , 'skip me'

有人可以帮我解释为什么当我试图排除它们时,"跳过我"字符串会显示出来吗？

Answer 1

该is运营商(和is not)检查引用相等.

您应该使用等于运算符,它将为大多数基元检查值的相等性:

lambda x: ' ,'.join(x) if x != 'skip me' else None