熊猫使用逻辑过滤多个模式和多个子串和“但不是”

Question

我要使用re和contain： 这个模式由使用|的几种模式组成，但我也想使用“ But not”。

我想对工作类型进行分类。

#Data:
v=pd.Series(['New wiring system for an extra room','Build a wall and add a new door',
    'Fix a shelving unit'])
v=v.str.lower()
print(v)
#I construct this pattern:

pattern_cons='ret|wall|ceiling|buil|holes|cons'
pattern_nrg= 'wiring|media|elect'
pattern_plumb='water'
pattern_carp= 'shelving|table|door'

pattern_work=pd.Series([pattern_cons,pattern_nrg,pattern_plumb,
                       pattern_carp])

# Use this code : (I loop this)
for x in range(4):
    pattern=pattern_work
    vector={'pattern': pattern_work[x],'type_work':class_str[x]}   
    print(vector)
    s=v.str.contains(vector['pattern'], flags=re.IGNORECASE, regex=True)
    print(s)

我得到以下输出：

0    new wiring system for an extra room
1        build a wall and add a new door
2                    fix a shelving unit
dtype: object
{'pattern': 'ret|wall|ceiling|buil|holes|cons', 'type_work': 'cons'}
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'wiring|media|elect', 'type_work': 'nrg'}
0     True
1    False
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'water', 'type_work': 'plumb'}
0    False
1    False
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'shelving|table|door', 'type_work': 'carp'}
0    False
1     True  # ------- **** I WANT THIS  "False" **** ------- #
2     True
dtype: bool

问题是最后一个字符串被分配给2个类。

'Build a wall and add a new door'被分类为cons类和carp类。

但是我希望字符串是False的{​​{1}}。

是否可以使用排除pattern_carp的模式。我的意思是这样的吗？ ：

?!buil

Answer 1

嗯，尽管不是最优雅的方法，但我已经找到了解决方法。 您将如何改进？，实际上，我正在丢失信息。

我添加了这个：

v=v.replace**("Build a wall and add a new door", "Build a wall and add a new")

现在的代码是：

v=pd.Series(['New wiring system for an extra room','Build a wall and add a new door',
    'Fix a shelving unit'])
v=v.replace("Build a wall and add a new door", "Build a wall and add a new")
print(v.replace("Build a wall and add a new door", "Build a wall and add a new"))
v=v.str.lower()
print(v)

pattern_cons='ret|wall|ceiling|buil|holes|cons'
pattern_nrg= 'wiring|media|elect'
pattern_plumb='water'
pattern_carp= 'shelving|table|door'
pattern_work=pd.Series([pattern_cons,pattern_nrg,
pattern_plumb, pattern_carp])

# Use this code : (I loop this)
for x in range(4):
    pattern=pattern_work
    vector={'pattern': pattern_work[x],'type_work':class_str[x]}   
    print(vector)
    s=v.str.contains(vector['pattern'], flags=re.IGNORECASE, regex=True)
    print(s)

现在我得到了正确的答案（我想要的答案）：

0    New wiring system for an extra room
1             Build a wall and add a new
2                    Fix a shelving unit
dtype: object
0    new wiring system for an extra room
1             build a wall and add a new
2                    fix a shelving unit
dtype: object
{'pattern': 'ret|wall|ceiling|buil|holes|cons', 'type_work': 'cons'}
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'wiring|media|elect', 'type_work': 'nrg'}
0     True
1    False
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'water', 'type_work': 'plumb'}
0    False
1    False
2    False
dtype: bool
{'pattern': 'shelving|table|door', 'type_work': 'carp'}
0    False
1    False
2     True
dtype: bool