如何根据多个外部列表向Pandas DataFrame有条件插入标签列值

• 大小写不匹配：你定义的关键词多为小写，但PARTICULARS列内容为大写，直接匹配必然失败
• 函数逻辑错误：apply是逐行处理，但你的add_label没有获取当前行的PARTICULARS内容，反而判断关键词是否存在于整个列的拆分结果中，完全偏离需求
• 语法错误：你用了比较运算符==做赋值操作，同时普通列表没有__name__属性，无法直接获取列表名
• 逻辑遗漏：只传入了fuel相关列表，cc、ref两个规则完全没有用到

首先构造标签和关键词的映射字典，统一转小写做模糊匹配，避免大小写问题，实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造标签-关键词映射字典，统一管理匹配规则
label_map = {
    'fuel': ['hpcl', 'bpcl'],
    'cc': ['brn', 'del', 'rq'],
    'ref': ['transfer', 'tx']
}

# 定义逐行匹配函数
def get_label(particulars):
    # 统一转小写，避免大小写适配问题
    p_lower = particulars.lower()
    for label, keywords in label_map.items():
        for kw in keywords:
            if kw in p_lower:
                return label
    # 无匹配返回NaN
    return np.nan

# 应用函数生成Label列
df['Label'] = df['PARTICULARS'].apply(get_label)

执行后输出和你预期完全一致：

如果数据量超过10万行，用向量化的str.contains代替apply性能更高：

df['Label'] = np.nan
for label, keywords in label_map.items():
    pattern = '|'.join(keywords)
    mask = df['PARTICULARS'].str.contains(pattern, case=False, na=False)
    df.loc[mask, 'Label'] = label

内容的提问来源于stack exchange，提问作者therion