对于str.contains扩展的解决方案，在大熊猫的字符串列表

Question

我正在解析df1包含字符串对象行的pandas数据框。我有一个关键字参考列表，需要df1从参考列表中删除包含任何单词的每一行。

目前，我这样做是这样的：

reference_list: ["words", "to", "remove"]
df1 = df1[~df1[0].str.contains(r"words")]
df1 = df1[~df1[0].str.contains(r"to")]
df1 = df1[~df1[0].str.contains(r"remove")]

不能扩展到数千个单词。但是，当我这样做时：

df1 = df1[~df1[0].str.contains(reference_word for reference_word in reference_list)]

我产生错误，第一个参数必须是字符串或编译模式。

按照此解决方案，我尝试了：

reference_list: "words|to|remove" 
df1 = df1[~df1[0].str.contains(reference_list)]

这不会引发异常，但不会解析所有单词。

如何有效地使用带有单词列表的str.contains？

Answer 1

对于可扩展的解决方案，请执行以下操作-

1. 通过正则表达式或管道连接单词的内容 |
2. 传递给 str.contains
3. 使用结果进行过滤 df1

索引0 ^次列，不使用df1[0]（因为这可能被认为不明确）。最好使用loc或iloc（请参见下文）。

words = ["words", "to", "remove"]
mask = df1.iloc[:, 0].str.contains(r'\b(?:{})\b'.format('|'.join(words)))
df1 = df1[~mask]

注意：如果words是系列，这也将起作用。

另外，如果您的^第 0 列仅是单词（而不是句子）的列，则可以使用df.isin，这应该更快-

df1 = df1[~df1.iloc[:, 0].isin(words)]