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“df.Query.str.contains(“moz|rand|ose”)”正则表达式将任何包含这些关键字的查询标记为 Branded = True。
所以现在过滤和探索的速度要快得多！你还可以通过创建完全不同的 DataFrame 表来实现这一点（本笔记本中也有相关示例）。
你可以用它把关键词导出到类似的存储桶中
而且不会停机。不会像 Excel 那样卡死。你可以用正则表 玻利维亚手机移动数据 达式来纠正拼写错误以及各种有趣的问题。这太棒了。
结果
再说一遍，朋友们，这只是冰山一角。我很高兴能在你们心中种下这颗种子，这样你们就能回来教我你们所取得的成就。我认为我们在这个领域还有很多值得探索的地方。这会非常有趣！如果你觉得它有用，并且想继续探索 Colab 中的不同模型和程序，我强烈建议你下载 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副本保存到驱动器中，并随意使用。这很有趣。希望这能 使用 WhatsApp 移动数据库进行营销 给您带来启发，也很高兴听到大家的想法和创作成果。——非常高兴见到您。
非常感谢下次再再见
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