根据来自另一个数据帧的值移动列值

Question

我有两个数据框架，如:df1:

Category                   Keywords
0    Fruit            ['apple', 'pear', 'plum', 'grape']
1    Color            ['red', 'purple', 'green']

df2:

Items
0        plum
1        purple
2        pear
3        orange
4        apple
5        rainbow

每当我从df1的关键字列表中找到df2中的任何值时，我想将找到的值移动到新的列表或数据框中;这意味着从df2取值并移动到df3。结果如下:

df2:

Items
0        orange
1        rainbow

df3:

Items
0        plum
1        purple
2        pear
3        apple

或项目列表，如[李子，紫色，梨，苹果]

一个类似但不准确的问题是:使用来自数据帧的关键字来检测是否存在于另一个数据帧或字符串

中编辑:诸如"梨"或";pearl"仍然应该为关键字"pear">

进行标识

Answer 1

items_list = df1['Keywords'].tolist()
items_list = [item for sub_list in items_list for item in sub_list]
df3 = df2.loc[~df2['Items'].isin(items_list)]
df2 = df2.loc[df2['Items'].isin(items_list)]

Answer 2

您可以使用str.contains()并检查|的正则表达式。此外，我正在使用explosion()将关键字转换为列表。

import pandas as pd
c = ['Category','Keywords']
d = [['Fruit',['apple', 'pear', 'plum', 'grape']],
['Color',['red', 'purple', 'green']]]
df1 = pd.DataFrame(d,columns=c)

df2 = pd.DataFrame({'Items':['plum','purple','pear','orange',
'apple','rainbow','pearl','pears',
'peary','pineapple','plumber']})
print (df1)
print (df2)
keywords = df1.Keywords.explode().explode().to_list()
key_dict = r'({})'.format('|'.join(keywords))
mask = df2.Items.str.contains(key_dict)
df3 = df2[mask]
df2 = df2[~mask]
print (df2)
print (df3)

这将给你:

原始df1:

Category                    Keywords
0    Fruit  [apple, pear, plum, grape]
1    Color        [red, purple, green]

原始df2:

Items
0        plum
1      purple
2        pear
3      orange
4       apple
5     rainbow
6       pearl
7       pears
8       peary
9   pineapple
10    plumber

New df3:包含关键字

的所有项

Items
0        plum
1      purple
2        pear
4       apple
6       pearl
7       pears
8       peary
9   pineapple
10    plumber

更新df2:

Items
3   orange
5  rainbow