因此，为了引导您完成此操作

[testyedits]

“df["Branded"]”创建一个名为“Branded”的新列。

然后“df.Query.str.contains(“moz|rand|ose”)”使用正则表达式将任何使用这些关键字的查询标记为 Branded = True。

因此，现在过滤和探索的速度要快得多！您甚至可以通过创建完全不同的数据框表的方式来做到这一点（此笔记本中也有相关示例）。

你可以使用它并将你的关键词导出到这样的存储桶中，而且没有停顿时间。事情不会像 Excel 那样冻结。你可以使用正则表达式更轻松地解决拼写错误和各种好东西。这太酷了。

结论
再说一遍，这只是冰山一角，朋友们。我非常高兴能 奥地利电话数据 在你们所有人心中种下这颗种子，这样你们就可以回来教我你们所取得的成就。我认为我们在这个领域还有更多值得探索的地方。这会非常有趣！如果你对此很感兴趣，并且想要继续探索 Colab 中的不同模型、不同程序，我强烈建议你下载 Colab Chrome 扩展程序。

它使得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，并随心所欲地使用它。这非常有趣。我希望这能激发您的一些灵感，我很高兴听到你们所有人的想法和创作。-非常感谢您的观看。

非常感谢。下次再见。再见。