python - 当两个字符串都存储在python的列表中时，如何检查一个字符串是否包含子字符串？答案

【问题标题】：How to check if a string contains substring when both are stored in lists in python?python - 当两个字符串都存储在python的列表中时，如何检查一个字符串是否包含子字符串？
【发布时间】：2019-03-10 08:46:56
【问题描述】：

我的主字符串在数据框中，子字符串存储在列表中。我想要的输出是找到匹配的子字符串。这是我正在使用的代码。

sentence2 = "Previous study: 03/03/2018 (other hospital)  Findings:   Lung parenchyma: The study reveals evidence of apicoposterior segmentectomy of LUL showing soft tissue thickening adjacent surgical bed at LUL, possibly post operation." 
blob_sentence = TextBlob(sentence2)
noun = blob_sentence.noun_phrases
df1 = pd.DataFrame(noun)
comorbidity_keywords = ["segmentectomy","lobectomy"]
matches =[]
for comorbidity_keywords[0] in df1:
    if comorbidity_keywords[0] in df1 and comorbidity_keywords[0] not in matches:
       matches.append(comorbidity_keywords)

这给了我作为不是实际匹配的字符串的结果。输出应该是“segmentectomy”。但我得到 [0,'lobectomy']。请帮忙！！。我试图从这里发布的答案中寻求帮助。 Check if multiple strings exist in another string请帮忙看看我做错了什么？

【问题讨论】：

从修复for comorbidity_keywords[0] in df1: 开始——您实际上是在迭代DataFrame，将每一行存储为comorbidity_keywords 列表的第一个元素。将该行替换为for keyword in comorbidity_keywords: 之类的内容，然后在您的if... 检查中使用keyword 而不是comorbidity_keywords[0]。
@zwer 像这样编辑 `matches =[] ` for keyword in comorbidity_keywords: if keyword in df1 and keyword not in matches: matches.append(keyword) 但这给出了空结果

标签： python string pandas textblob

【解决方案1】：

我并没有真正使用 TextBlob，但我有两种方法可以帮助您实现目标。本质上，我用空格分割句子并遍历它以查看是否有任何匹配项。一种方法返回一个列表，另一种方法返回索引值和单词的字典。

### If you just want a list of words
def find_keyword_matches(sentence, keyword_list):
    s1 = sentence.split(' ')
    return [i for i in  s1 if i in keyword_list]

然后：

find_keyword_matches(sentence2, comorbidity_keywords)

输出：

['segmentectomy']

对于字典：

def find_keyword_matches(sentence, keyword_list):
    s1 = sentence.split(' ')
    return {xyz.index(i):i for i in xyz if i in comorbidity_keywords}

输出：

{17: 'segmentectomy'}

最后，一个迭代器也将打印在句子中找到单词的位置（如果有的话）：

def word_range(sentence, keyword):
    try:
        idx_start = sentence.index(keyword)
        idx_end = idx_start + len(keyword)
        print(f'Word \'{keyword}\' found within index range {idx_start} to {idx_end}')
        if idx_start > 0:
            return keyword
    except ValueError:
        pass

然后做一个嵌套列表推导以摆脱 None 值：

found_words = [x for x in [word_range(sentence2, i) for i in comorbidity_keywords] if not x is None]

【讨论】：

这比我想做的要多。谢谢老哥！！
如果我的句子存储在数据框中，我想遍历数据框中的每个句子怎么办？你能帮忙吗？
@pari 你的句子是单列还是多列？
为此我实现了一个基本的 for 循环。谢谢！

【解决方案2】：

应该有一些更有效的方法来做到这一点。但这就是我想出的为两个列表使用两个 for 循环的方法。

for ckeyword in comorbidity_keywords:
   for keyword in df1.values.tolist():
     if any(ckeyword in key for key in keyword):
        matches.append(ckeyword)

【讨论】：