在 Pandas Dataframe 中查找多个字典键并返回多个匹配值

Question

第一次发帖，如果我的格式不正确，请提前道歉。

这是我的问题：

我创建了一个包含多行文本的 Pandas 数据框：

d = {'keywords' :['cheap shoes', 'luxury shoes', 'cheap hiking shoes']}
keywords = pd.DataFrame(d,columns=['keywords'])
In [7]: keywords
Out[7]:
        keywords
0  cheap shoes
1  luxury shoes
2  cheap hiking shoes

现在我有一个包含以下键/值的字典：

labels = {'cheap' : 'budget', 'luxury' : 'expensive', 'hiking' : 'sport'}

我想做的是找出数据框中是否存在字典中的键，如果存在，则返回适当的值

我能够使用以下方法到达那里：

for k,v in labels.items():
   keywords['Labels'] = np.where(keywords['keywords'].str.contains(k),v,'No Match')

但是，输出缺少前两个键并且只捕获最后一个“远足”键

    keywords            Labels
0   cheap shoes         No Match
1   luxury shoes        No Match
2   cheap hiking shoes  sport

此外，我还想知道是否有办法在以 | 分隔的字典中捕获多个值。，所以理想的输出看起来像这样

    keywords            Labels
0   cheap shoes         budget
1   luxury shoes        expensive
2   cheap hiking shoes  budget | sport

非常感谢任何帮助或指导。

干杯

Answer 1

这当然是可能的。这是一种方法。

d = {'keywords': ['cheap shoes', 'luxury shoes', 'cheap hiking shoes', 'nothing']}

keywords = pd.DataFrame(d,columns=['keywords'])

labels = {'cheap': 'budget', 'luxury': 'expensive', 'hiking': 'sport'}

df = pd.DataFrame(d)

def matcher(k):
    x = (i for i in labels if i in k)
    return ' | '.join(map(labels.get, x))

df['values'] = df['keywords'].map(matcher)

#              keywords          values
# 0         cheap shoes          budget
# 1        luxury shoes       expensive
# 2  cheap hiking shoes  budget | sport
# 3             nothing