如何在Pandas中筛选包含列表中一个或多个关键词的行？

嘿，我懂你碰到的问题啦——你直接把关键词列表传给str.contains()肯定不行，因为这个方法默认只接受单个字符串或者正则表达式，不认列表参数的。下面给你几个实用的解决办法，挑适合你的场景来用：

方法1：用正则表达式拼接关键词（推荐，效率高） #

str.contains()支持正则匹配，我们可以把关键词用|（表示“或”）拼接成一个正则模式，这样就能匹配包含任意一个关键词的行：

import pandas as pd

keywords = ['k_1', 'k_2', 'k_3', 'k_4']
# 拼接关键词为正则模式
keyword_pattern = '|'.join(keywords)
# 筛选行，na=False处理空值，case=False可选（忽略大小写）
filtered_df = df[df['Title'].str.contains(keyword_pattern, case=False, na=False)]

• 小提示：na=False是为了避免Title列中的空值导致筛选出错；如果需要区分大小写，去掉case=False就行。

方法2：用apply()结合any()（直观易懂） #

如果你觉得正则有点绕，可以用apply()遍历每一行，检查是否有任意一个关键词存在：

filtered_df = df[df['Title'].apply(lambda x: any(key in str(x) for key in keywords))]

• 这里用str(x)是为了兼容Title列中可能存在的非字符串类型（比如数字、空值），避免报错；any()函数只要找到一个匹配的关键词就会返回True。

方法3：处理含特殊正则字符的关键词 #

如果你的关键词里有.、*、?这类正则特殊字符，直接拼接会导致匹配出错，这时候要先转义每个关键词：

import pandas as pd
import re

keywords = ['k_1', 'k_2', 'k_3', 'k_4']
# 转义每个关键词的特殊正则字符
escaped_keywords = [re.escape(key) for key in keywords]
keyword_pattern = '|'.join(escaped_keywords)
filtered_df = df[df['Title'].str.contains(keyword_pattern, case=False, na=False)]

比如关键词是k.1的话，转义后会变成k\.1，这样就只会匹配字面意义的k.1，而不是k任意字符1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matin Amani