如何用Python按CSV列中关键词分组银行交易记录

方法1：提取描述开头的关键词（适合关键词在最前方的情况） #

如果交易描述都是「关键词 + 其他内容」的格式（比如示例里的AMZN MKTP US*1V4KI6LV3 09/01 PURCHASE LVNV），可以直接提取描述的第一个单词作为分组依据：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
test = pd.read_csv('你的账单文件.csv')

# 处理描述列的多余空格（可选，避免拆分出错）
test['Description'] = test['Description'].str.strip()

# 新增列存储提取的关键词，取描述的第一个元素
test['Category'] = test['Description'].str.split().str[0]

# 按新的Category列分组
grouped = test.groupby(['Category'])

# 遍历分组结果
for key, item in grouped:
    print(f'Key is: {key}')
    print(item, '\n\n')

方法2：匹配预设关键词列表（适合关键词位置不固定的情况） #

如果关键词可能出现在描述任意位置，或者你想指定要匹配的关键词集合，可以先定义关键词列表，再用正则匹配提取：

import pandas as pd
import re

# 读取CSV文件
test = pd.read_csv('你的账单文件.csv')

# 预设需要匹配的关键词
keywords = ['AMZN', 'GOOGLE', 'STARBUCKS', 'WALMART']

# 用正则匹配关键词，忽略大小写，返回第一个匹配到的关键词
test['Category'] = test['Description'].str.extract(
    f'({"|".join(keywords)})', 
    flags=re.IGNORECASE, 
    expand=False
)

# 按Category分组（dropna=False保留未匹配到关键词的记录）
grouped = test.groupby(['Category'], dropna=False)

# 遍历分组结果
for key, item in grouped:
    print(f'Key is: {key}')
    print(item, '\n\n')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kaiti Leslie