如何在Python中实现Excel ISNUMBER(SEARCH)关键词模糊分类功能

完全复现Excel嵌套IF(ISNUMBER(SEARCH()))的逻辑，按设定的规则顺序优先匹配，命中即返回对应分类，无匹配返回FALSE，最终仅输出「关键词+分类」两列结果，无冗余列，规则数量无上限。

依赖库仅需pandas，安装命令：
pip install pandas

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 1. 定义匹配规则，顺序和Excel的IF嵌套顺序保持一致，先写的规则优先级更高
# 格式：(需要匹配的子串, 对应分类)
match_rules = [
    ("bag", "Bags"),
    ("rucksack", "Bags"),
    ("handbag", "Bags"),
    ("purse", "Personal Bags"),
    ("wallet", "Personal Bags")
]

# 2. 定义匹配函数，和Excel SEARCH逻辑一致，默认不区分大小写
def get_category(keyword, rules):
    keyword_lower = str(keyword).lower()
    for substr, category in rules:
        if substr.lower() in keyword_lower:
            return category
    return False

# 3. 读取数据，可替换为pd.read_excel("你的文件路径.xlsx")读取本地Excel
# 以下为测试用示例数据
df = pd.DataFrame({
    "Keyword": ["handbag", "rucksack", "drawstring bags", "tote bag", "cotton tote", "purse", "wallet"]
})

# 4. 生成分类列
df["Category"] = df["Keyword"].apply(lambda x: get_category(x, match_rules))

# 5. 输出结果，可替换为df.to_excel("分类结果.xlsx", index=False)保存到本地
print(df)

输出效果 #

运行代码后输出结果和预期完全一致：

自定义说明 #

• 如需新增分类规则，直接在match_rules列表里按优先级顺序添加即可，没有数量限制
• 如需区分大小写匹配，删掉get_category函数里的.lower()处理即可
• 读取本地文件、保存结果的路径替换为自身实际路径即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sdevlin123