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        urlcamera         canon.comcanon 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          matchcamera         canon.com    genericcanon 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    match

0        camera  canon.com  generic

1  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：|or




mask = df['keyword'].str.contains('|'.join(brands))

df['match'] = np.where(mask, 'brand', 'generic')

print (df)

        keyword        url    match

0        camera  canon.com  generic

1  canon camera  canon.com    brand