现在这使得过滤和探索速度变得更快！

[kexej28769@nongnue]

下面介绍如何创建一个新列来指定所需关键字是否为“品牌”关键字。 因此，为了帮助您完成此操作，“df["Branded"]”创建了一个名为“Branded”的新列。 然后使用正则表达式“df.Query.str.contains(“moz|rand|ose”)”，将任何包含这些关键字的查询标记为 Branded = True。


您还可以通过创建完全不同的数据框表的方式来执行此操作（此笔 奥地利电报数据库 记本中也有此示例）。 您可以使用它并将您的关键字导出到这样的存储桶中，并且不会有停机时间。事情不会像在 Excel 中那样冻结。您可以使用正则表达式计算拼写错误和各种有趣的东西。这太棒了。 结论 再说一遍，这只是冰山一角，我的朋友们。我很高兴在你们心中种下这颗种子，这样你们就可以回来告诉我你们所取得的成就。



我认为我们在这个地方有很多东西值得探索。这将会非常有趣！如果您发现这很有用并且想继续探索 Colab 内的不同模型、不同程序，我强烈建议您下载 Colab Chrome 扩展程序。 它使打开笔记本变得更加容易。 您可以将发现的笔记本的副本保存到您的云端硬盘中并随意使用它们。这太有趣了。我希望这能给你带来一些启发，并且我很高兴听到大家的想法和创造。