Python实现Excel SUMIF等效功能：提取关键词并汇总成本

你可以用explode方法拆分句子关键词并保留对应成本，再通过分组求和实现需求，完整代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
sentence = pd.DataFrame({
    "Sentence": ["Hi how are you", "Hi you there"],
    "成本": [2.5, 5]
})

# 1. 将句子拆分为关键词列表，再展开为每行一个关键词，同时保留原成本
words_df = sentence.assign(keyword=sentence['Sentence'].str.split()).explode('keyword')

# 2. 按关键词分组，汇总对应成本总和
result = words_df.groupby('keyword')['成本'].sum().reset_index()

print(result)

运行后输出就是你要的结果：

keyword   成本
0     Hi  7.5
1    are  2.5
2    how  2.5
3  there  5.0
4    you  7.5

原代码问题说明 #

你之前的写法存在两个核心问题：

1. 语法逻辑错误：row["keyword"]没有定义，也没有实现逐关键词的遍历计算逻辑，直接调用会报错。
2. 逻辑冗余：拆分关键词后已经和原成本一一对应，不需要再用str.contains重新匹配，直接分组求和更高效简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shanyh