如何向pandas DataFrame新增匹配指定关键词的条件列

你写的代码有3个明显错误：

• 列名拼写不一致：DataFrame中存储标题的列名是首字母大写的Title，循环读取时写的是全小写的df["title"]，运行时会直接触发KeyError。
• 索引计数器逻辑错误：你把i=0写在了外层遍历标题的循环内部，每处理一条新标题i都会被重置为0，就算匹配到关键词也只会修改第0行的Tekker值，永远不会更新后续行。
• Pandas链式赋值风险：用df.Tekker[i] = xxx的方式赋值属于链式索引，Pandas无法保证这个赋值操作会生效，很容易出现SettingWithCopyWarning，实际值写不进DataFrame。

优先用Pandas内置的字符串向量化操作，不需要写循环，运行效率高，逻辑也更简洁：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义待匹配关键词
keyword_list = ["Saham Assurance", "Attijariwafa bank"]
# 拼接为正则匹配模式
match_pattern = '|'.join(keyword_list)
# 批量提取匹配结果，未命中自动返回NaN
df["Tekker"] = df["Title"].str.extract(f'({match_pattern})', expand=False)

如果你更习惯用循环逻辑，可以参考下面的修正版本，避免自己维护索引导致的错误：

df["Tekker"] = np.nan
keyword_list = ["Saham Assurance", "Attijariwafa bank"]

# 遍历时直接获取行索引和对应标题，不要手动维护计数器
for row_idx, title_text in df["Title"].items():
    for kw in keyword_list:
        if kw in title_text:
            # 用loc做明确的行列定位赋值，避免链式索引问题
            df.loc[row_idx, "Tekker"] = kw
            # 命中第一个关键词就跳出，避免重复匹配
            break

运行以上任意一段代码，都能得到你预期的结果：

注意：如果你的关键词里包含正则特殊字符（比如.、*、?这类），需要先用re.escape()对每个关键词做转义再拼接模式，避免匹配逻辑出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastian280797