Python：创建一个从文本中提取句子派生的新变量

Question

我有一个数据框，其中一个变量是包含许多句子的相当长的段落。有时句子用句号分隔，有时用逗号分隔。我试图通过使用选定的单词仅提取文本的选定部分来创建一个新变量。请在下面查看我目前获得的结果的数据框的简短示例，然后是我正在使用的代码。注意 - 第一个变量中的文本非常大。

PhysicalMentalDemands           Physical_driving       Physical_telephones

[driving may be necessary       [driving......]        [telephones...]
occasionally. 
as well as telephones will also 
be occasional to frequent.]  

使用的代码：

searched_words = ['driving' , 'telephones']

for i in searched_words:
  Test ['Physical' +"_"+  str(i)] = Test ['PhysicalMentalDemands'].apply(lambda text: [sent for sent in sent_tokenize(text)
                       if any(True for w in word_tokenize(sent) 
                                 if w.lower() in searched_words)])

问题：

目前我的代码提取句子但同时使用这两个词进行提取。我似乎有其他类似的帖子，但没有一个能够解决我的问题。

已修复

searched_words = ['驾驶'，'身体']

for i in searched_words:
df['Physical' + '_' + i] = result['PhysicalMentalDemands'].str.lower().apply(lambda text: [sent for sent in sent_tokenize(text) 
                                                           if i in word_tokenize(sent)])

Answer 1

如果您想为每个搜索的单词提供单独的列表，您可以考虑将您的代码重新组织成如下内容：

searched_words = ['driving', 'telephones']

for searched_word in searched_words:
    Test ['Physical' +"_"+  searched_word)] = Test ['PhysicalMentalDemands'].apply(lambda text: [sent for sent in sent_tokenize(text)
                if any(w for w in word_tokenize(sent) if w.lower() == searched_word)])

请注意，修复的重点是将 if w.lower() in searched_words 更改为 if w.lower() == searched_word。