在 Python3 和 Pandas 中，我有数据框:
df_projetos_api_final.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 93631 entries, 1 to 93667
Data columns (total 21 columns):
AnoMateria 93631 non-null object
CodigoMateria 93631 non-null object
DescricaoIdentificacaoMateria 93631 non-null object
DescricaoSubtipoMateria 93631 non-null object
IndicadorTramitando 93631 non-null object
NomeCasaIdentificacaoMateria 93631 non-null object
NumeroMateria 93631 non-null object
ApelidoMateria 891 non-null object
DataApresentacao 93631 non-null object
DataLeitura 54213 non-null object
EmentaMateria 93631 non-null object
ExplicacaoEmentaMateria 9461 non-null object
IndicadorComplementar 93631 non-null object
DescricaoNatureza 54352 non-null object
NomeAutor 93100 non-null object
IndicadorOutrosAutores 93214 non-null object
CodigoParlamentar 49786 non-null object
NomeParlamentar 49786 non-null object
NomeCompletoParlamentar 49786 non-null object
UfParlamentar 45613 non-null object
DescricaoSituacao 78783 non-null object
dtypes: object(21)
memory usage: 8.2+ MB
“EmentaMateria”列的每一行都有一系列句子。我计划从包含本列中这些单词(或单词组)中的任何一个或几个的行创建一个新的数据框:
str_choice = "MULHER|MULHERES|TRABALHO DOMESTICO|VIOLENCIA CONTRA A MULHER|VIOLENCIA DOMESTICA|VIOLENCIA DE GENERO|MARIA DA PENHA|ABORTO|ABORTAMENTO|INTERRUPCAO DE GRAVIDEZ|INTERRUPCAO DE GESTACAO|DIREITO REPRODUTIVO|DIREITOS REPRODUTIVOS|DIREITO A VIDA|CONCEPCAO|CONTRACEPCAO|CONTRACEPTIVO|MISOPROSTOL|MIFEPRISTONE|CYTOTEC|UTERO|GESTACAO|GRAVIDEZ|PARTO|VIOLENCIA OBSTETRICA|FETO|BEBE|CRIANCA|VIOLENCIA SEXUAL|FEMINICIDIO|MORTE DE MULHER|MORTE DE MULHERES|HOMICIDIO DE MULHER|HOMICIDIO DE MULHERES|ASSEDIO SEXUAL|ASSEDIO|ESTUPRO|VIOLENCIA SEXUAL|ABUSO SEXUAL|ESTUPRO DE VULNERAVEL|LICENCA MATERNIDADE|FEMININO|MULHER NEGRA|MULHERES NEGRAS|MULHERES QUILOMBOLAS|MULHERES INDIGENAS|NEGRAS|NEGRA|RACISMO|RACA|RACIAL|ABUSO SEXUAL|MATERNIDADE|MAE|AMAMENTACAO|SEXUALIDADE|SEXO|GENERO|FEMINISMO|MACHISMO|GUARDA DE FILHOS|GUARDA DOS FILHOS|IGUALDADE DE GENERO|IDENTIDADE DE GENERO|IDEOLOGIA DE GENERO|EDUCACAO SEXUAL|ESCOLA SEM PARTIDO|TRANSEXUAL|TRANSEXUALIDADE|MULHER TRANS|MULHERES TRANS|MUDANCA DE SEXO|READEQUACAO SEXUAL|EXPLORACAO SEXUAL|PROSTITUICAO|ORIENTACAO SEXUAL|HOMOSSEXUAL|HOMOSSEXUALIDADE|HOMOSSEXUALISMO|LESBICA|LESBICAS|DIREITO DOS HOMENS|EDUCACAO RELIGIOSA|DEUS|RELIGIAO|EDUCACAO DOMICILIAR|HOMESCHOOLING|CRECHE|EDUCACAO INFANTIL|CASAMENTO INFANTIL"
所以我是这样的:
seleciona2 = df_projetos_api_final [df_projetos_api_final['EmentaMateria'].\
str.contains(str_choice, na=False)]
新生成的数据框收集了包含一个或多个这些词的多个句子。然而，许多行没有这些词，如
“ENCAMINHA AO SENADO FEDERAL, UM ADENDO AS SUGESTOES DE EMENDAS A
PROPOSTA ORCAMENTARIA DO DISTRITO FEDERAL, REFERENTE ALTERACAO DO
PROGRAMA DE TRABALHO DO FUNDEPE - FUNDO DE DESENVOLVIMENTO DO
DISTRITO FEDERAL, VISANDO A CRESCENTAR MAIS CZ 3.453.977.000,00
(TRES BILHOES, QUATROCENTOS E CINQUENTA E TRES MILHOES, NOVECENTOS E
SETENTA E SETE MIL CRUZADOS) AO PROJETO DE EXECUCAO DE OBRAS E
EQUIPAMENTOS DO SISTEMA DE EDUCACAO E CULTURA。”
请问，这是因为在句子中也搜索了类似的词吗？还是因为许多句子在某些单词之间有太多空格或换行符？
编辑 7/12/2019
非常感谢所有 friend 的关注。在你写完之后，我又回到了数据库中，再次查看了建议的代码。我得到了原始数据库，带有巴西葡萄牙语的口音。我认为这是原来的问题 - 我不知道原来的基地已经改变
我发现我正在处理的数据库已经通过 unidecode 从葡萄牙语中删除了口音。所以我用带有重音和原始数据库的 str_choice 重复了测试，然后它起作用了 - 我还没有检查所有的行，但到目前为止我所看到的都是正确的
所以新的str_choice(我用的名字是search_list)，我用的是这个:
df_projetos_api_final['EmentaMateria'] = df_projetos_api_final['EmentaMateria'].str.upper()
search_list = ["MULHER", "MULHERES", "TRABALHO DOMÉSTICO", "VIOLÊNCIA CONTRA A MULHER", "VIOLÊNCIA DOMÉSTICA", "VIOLÊNCIA DE GÊNERO", "MARIA DA PENHA", "ABORTO", "ABORTAMENTO", "INTERRUPÇÃO DE GRAVIDEZ", "INTERRUPÇÃO DE GESTAÇÃO", "DIREITO REPRODUTIVO", "DIREITOS REPRODUTIVOS", "DIREITO À VIDA", "CONCEPÇÃO", "CONTRACEPÇÃO", "CONTRACEPTIVO", "MISOPROSTOL", "MIFEPRISTONE", "CYTOTEC", "ÚTERO", "GESTAÇÃO", "GRAVIDEZ", "PARTO", "VIOLÊNCIA OBSTÉTRICA", "FETO", "BEBÊ", "CRIANÇA", "VIOLÊNCIA SEXUAL", "FEMINICÍDIO", "MORTE DE MULHER", "MORTE DE MULHERES", "HOMICÍDIO DE MULHER", "HOMICÍDIO DE MULHERES", "ASSÉDIO SEXUAL", "ASSÉDIO", "ESTUPRO", "VIOLÊNCIA SEXUAL", "ABUSO SEXUAL", "ESTUPRO DE VULNERÁVEL", "LICENÇA MATERNIDADE", "FEMININO", "MULHER NEGRA", "MULHERES NEGRAS", "MULHERES QUILOMBOLAS", "MULHERES INDÍGENAS", "NEGRAS", "NEGRA", "RACISMO", "RAÇA", "RACIAL", "ABUSO SEXUAL", "MATERNIDADE", "MÃE", "AMAMENTAÇÃO", "SEXUALIDADE", "SEXO", "GÊNERO", "FEMINISMO", "MACHISMO", "GUARDA DE FILHOS", "GUARDA DOS FILHOS", "IGUALDADE DE GÊNERO", "IDENTIDADE DE GÊNERO", "IDEOLOGIA DE GÊNERO", "EDUCAÇÃO SEXUAL", "ESCOLA SEM PARTIDO", "TRANSEXUAL", "TRANSEXUALIDADE", "MULHER TRANS", "MULHERES TRANS", "MUDANÇA DE SEXO", "READEQUAÇÃO SEXUAL", "EXPLORAÇÃO SEXUAL", "PROSTITUIÇÃO", "ORIENTAÇÃO SEXUAL", "HOMOSSEXUAL", "HOMOSSEXUALIDADE", "HOMOSSEXUALISMO", "LÉSBICA", "LÉSBICAS", "DIREITO DOS HOMENS", "EDUCAÇÃO RELIGIOSA", "DEUS", "RELIGIÃO", "EDUCACÃO DOMICILIAR", "HOMESCHOOLING", "CRECHE", "EDUCAÇÃO INFANTIL", "CASAMENTO INFANTIL"]
mask = df_projetos_api_final['EmentaMateria'].str.contains('|'.join(search_list))
seleciona = df_projetos_api_final[mask]
seleciona.info()
请您参考如下方法:
.contains() 的文档提到你可以使用更严格的 .match() 相反，因为它基于 re.match而不是 re.search .
有关两者之间的解释，请参见此线程:What is the difference between re.search and re.match? .
编辑:
只是为了踢球，我试着找出哪个模式完全匹配:
str_choice = "MULHER|MULHERES|TRABALHO DOMESTICO|VIOLENCIA CONTRA A MULHER|VIOLENCIA DOMESTICA|VIOLENCIA DE GENERO|MARIA DA PENHA|ABORTO|ABORTAMENTO|INTERRUPCAO DE GRAVIDEZ|INTERRUPCAO DE GESTACAO|DIREITO REPRODUTIVO|DIREITOS REPRODUTIVOS|DIREITO A VIDA|CONCEPCAO|CONTRACEPCAO|CONTRACEPTIVO|MISOPROSTOL|MIFEPRISTONE|CYTOTEC|UTERO|GESTACAO|GRAVIDEZ|PARTO|VIOLENCIA OBSTETRICA|FETO|BEBE|CRIANCA|VIOLENCIA SEXUAL|FEMINICIDIO|MORTE DE MULHER|MORTE DE MULHERES|HOMICIDIO DE MULHER|HOMICIDIO DE MULHERES|ASSEDIO SEXUAL|ASSEDIO|ESTUPRO|VIOLENCIA SEXUAL|ABUSO SEXUAL|ESTUPRO DE VULNERAVEL|LICENCA MATERNIDADE|FEMININO|MULHER NEGRA|MULHERES NEGRAS|MULHERES QUILOMBOLAS|MULHERES INDIGENAS|NEGRAS|NEGRA|RACISMO|RACA|RACIAL|ABUSO SEXUAL|MATERNIDADE|MAE|AMAMENTACAO|SEXUALIDADE|SEXO|GENERO|FEMINISMO|MACHISMO|GUARDA DE FILHOS|GUARDA DOS FILHOS|IGUALDADE DE GENERO|IDENTIDADE DE GENERO|IDEOLOGIA DE GENERO|EDUCACAO SEXUAL|ESCOLA SEM PARTIDO|TRANSEXUAL|TRANSEXUALIDADE|MULHER TRANS|MULHERES TRANS|MUDANCA DE SEXO|READEQUACAO SEXUAL|EXPLORACAO SEXUAL|PROSTITUICAO|ORIENTACAO SEXUAL|HOMOSSEXUAL|HOMOSSEXUALIDADE|HOMOSSEXUALISMO|LESBICA|LESBICAS|DIREITO DOS HOMENS|EDUCACAO RELIGIOSA|DEUS|RELIGIAO|EDUCACAO DOMICILIAR|HOMESCHOOLING|CRECHE|EDUCACAO INFANTIL|CASAMENTO INFANTIL"
df = pd.DataFrame(['ENCAMINHA AO SENADO FEDERAL, UM ADENDO AS SUGESTOES DE EMENDAS A PROPOSTA ORCAMENTARIA DO DISTRITO FEDERAL, REFERENTE A ALTERACAO DO PROGRAMA DE TRABALHO DO FUNDEPE - FUNDO DE DESENVOLVIMENTO DO DISTRITO FEDERAL, VISANDO A ACRESCENTAR MAIS CZ 3.453.977.000,00 (TRES BILHOES, QUATROCENTOS E CINQUENTA E TRES MILHOES, NOVECENTOS E SETENTA E SETE MIL CRUZADOS) AO PROJETO DE EXECUCAO DE OBRAS E EQUIPAMENTOS DO SISTEMA DE EDUCACAO E CULTURA.'.split()])
df.T[0][df.T[0].str.contains(str_choice)]
返回:
18 ALTERACAO
Name: 0, dtype: object
这将返回，因为它包含子字符串
'RACA' .如果您设置
regex=False这不会发生；它将寻找完整的字符串。
