SPSS技术问询：根据字符串中特定单词创建新数值输出变量

嘿，这个需求用pandas就能轻松实现，给你几种实用的解决方案，按需选就行：

方法1：最简洁的str.contains()转数值 #

这是处理这类字符串匹配问题最直接的方式，先通过str.contains()生成布尔值（存在"painter"返回True，否则False），再用astype(int)把布尔值转换成0和1：

import pandas as pd

# 假设你的数据集存储在DataFrame df中
df['is_painter'] = df['Info'].str.contains('painter').astype(int)

方法2：用np.where()明确指定赋值 #

如果你想更清晰地定义条件满足/不满足时的返回值，可以用numpy的where函数：

import pandas as pd
import numpy as np

df['is_painter'] = np.where(df['Info'].str.contains('painter'), 1, 0)

方法3：自定义函数（适合后续扩展逻辑） #

如果之后需要给判断逻辑加更多规则（比如同时匹配其他关键词），自定义函数结合apply()的方式可读性更强：

import pandas as pd

def check_painter(text):
    return 1 if 'painter' in text else 0

df['is_painter'] = df['Info'].apply(check_painter)

额外提示：处理大小写问题 #

如果你的Info列里存在大小写混合的情况（比如"Painter"），可以给str.contains()加上case=False参数来忽略大小写：

df['is_painter'] = df['Info'].str.contains('painter', case=False).astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MD Claudio