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一、方法2

1. 导入库

2. 构建关键词

3. 构建句子

4. 建立统一索引

5. 表连接

6. 关键词匹配

二、方法2

1. 构建字典

2. 关键词匹配

3. 结果展示

4. 匹配结果展开

一、方法2

此方法是两个表构建某一相同字段，然后全连接，在做匹配结果筛选，此方法针对数据量不大的时候，逻辑比较简单，但是内存消耗较大

1. 导入库

import pandas as pd
import numpy as np
import re

2. 构建关键词

#关键词数据
df_keyword = pd.DataFrame({
    "keyid" : np.arange(5),
    "keyword" : ["numpy", "pandas", "matplotlib", "sklearn", "tensorflow"]
})
df_keyword

3. 构建句子

df_sentence = pd.DataFrame({
    "senid" : np.arange(10,17),
    "sentence" : [
        "怎样用pandas实现merge？",
        "Python之Numpy详细教程",
        "怎么使用Pandas批量拆分与合并Excel文件？",
        "怎样使用pandas的map和apply函数？",
        "深度学习之tensorflow简介",
        "tensorflow和numpy的关系",
        "基于sklearn的一些机器学习的代码"
    ]
})
df_sentence

4. 建立统一索引

df_keyword['match'] = 1
df_sentence['match'] = 1

5. 表连接

df_merge = pd.merge(df_keyword, df_sentence)
df_merge

6. 关键词匹配

def match_func(row):
    return re.search(row["keyword"], row["sentence"], re.IGNORECASE) is not None
df_merge[df_merge.apply(match_func, axis = 1)]

匹配结果如下 

二、方法2

此方法对编程能力有要求，在大数据集上计算量较方法一小很多

1. 构建字典

key_word_dict = {
    row.keyword : row.keyid
    for row in df_keyword.itertuples()
}
key_word_dict

{'numpy': 0, 'pandas': 1, 'matplotlib': 2, 'sklearn': 3, 'tensorflow': 4}

2. 关键词匹配

def merge_func(row):
    #新增一列，表示可以匹配的keyid
    row["keyids"] = [
        keyid
        for key_word, keyid in key_word_dict.items()
        if re.search(key_word, row["sentence"], re.IGNORECASE)
    ]
    return row
df_merge = df_sentence.apply(merge_func, axis = 1)

3. 结果展示

df_merge

4. 匹配结果展开

df_result = pd.merge(
left = df_merge.explode("keyids"),
right = df_keyword,
left_on = "keyids",
right_on = "keyid")
df_result