在 DataFrame 中标记品牌关键字

Question

我目前正在使用 Python 进行关键字分析。我有一个如下所示的 DataFrame df：

keyword        url

camera         canon.com

canon camera   canon.com

在 SEO 中，您可以区分品牌关键字和通用关键字。现在，第一个是通用的，而第二个包含 URL 中提到的品牌名称。基于此，我想建立一个新列df['match']并根据以下条件填充它：

brands = ['canon', 'canon.de']  

if df['keyword'] in brands == True

       df['match'] = 'brand'

    else

       df['match'] = 'generic'

我知道语法完全错误，但我希望你能得到我想要实现的目标：

keyword        url          match

camera         canon.com    generic

canon camera   canon.com    brand

Answer 1

keyword一个想法是在列表理解中在 splited 中进行测试，any然后通过以下方式设置新列numpy.where：mask = [any(x in y for x in x.split()) for x, y in df[['keyword', 'url']].values]df['match'] = np.where(mask, 'brand', 'generic')print (df)        keyword        url    match0        camera  canon.com  generic1  canon camera  canon.com    brand编辑：列表中的值可以与正则表达式Series.str.contains的连接值一起使用：|ormask = df['keyword'].str.contains('|'.join(brands))df['match'] = np.where(mask, 'brand', 'generic')print (df)        keyword        url    match0        camera  canon.com  generic1  canon camera  canon.com    brand