Python统计pandas列匹配词数量并赋值到对应匹配词列的实现方法

你可以直接遍历预定义词列表，结合pandas的str.count()方法逐列赋值即可，实现逻辑非常简洁：

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 构造示例输入数据
df = pd.DataFrame({
    'text': [
        "I have a pen and ipod, but I lost it today.",
        "I have pineapple and pen, but I lost it today."
    ]
}, index=[1, 2])

# 预定义匹配词列表
long_list = ['pen', 'pineapple', 'ipod']

# 核心逻辑：逐列统计匹配次数
for word in long_list:
    # 写法1：子串模糊匹配，只要文本中包含对应字符就算匹配（例：pen会匹配到penapple）
    df[word] = df['text'].str.count(word)
    
    # 写法2：完整单词匹配，只有独立出现的单词才会被统计，避免误匹配
    # df[word] = df['text'].str.count(fr'\b{word}\b')

执行后生成的df就是你需要的输出样式。如果匹配词包含.、+、*这类正则特殊字符，需要先对匹配词做转义处理，把写法2改成：

import re
df[word] = df['text'].str.count(fr'\b{re.escape(word)}\b')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codedancer