Pandas DataFrame正则匹配如何用AND逻辑同时匹配所有指定关键词？

简洁实现方案 #

方案1：关键词列表遍历（扩展性最优） #

把需要匹配的关键词统一存为列表，结合all()方法判断所有关键词是否都在当前行出现，后续新增关键词只需修改列表即可，无需调整判断逻辑：

import pandas as pd
import re

df = pd.DataFrame({'a':['base','rhino','gray','horn'],
                   'b':['rhino','elephant', 'gray','trunk'],
                   'c':['cheese','lion', 'beige','mane']})

# 定义需全部匹配的关键词列表
keywords = ['rhino', 'elephant', 'lion']

row_index = df.index[df.apply(
    lambda row: all(row.str.contains(key, case=False, regex=True).any() for key in keywords),
    axis=1
)].tolist()

print(row_index) # 输出结果：[1]

如果需要严格匹配整个单元格的值等于关键词，将str.contains替换为str.match即可。

方案2：单正则正向前瞻实现 #

如果偏好使用单个正则表达式完成匹配，可以用正向前瞻语法强制要求同时命中所有关键词，适合关键词数量较少的场景：

pattern = r'(?s)(?=.*rhino)(?=.*elephant)(?=.*lion)'
row_index = df.index[df.apply(
    lambda x: x.str.contains(pattern, flags=re.IGNORECASE).any(),
    axis=1
)].tolist()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chuck