[問題]請教如何加快dataframe的條件判斷
請問，我有一個近萬個由不重複字串組成的list叫kw_list，以及一個df
範例是['book','money','future','file']
Index sentence
1 This is a book
2 back to the future
3 replace the file
4 come on
5 have a nice weekend
我想要把list中的字串逐一拉出來，
跟sentence那個欄位比較，如果sentence欄位有包含該字串（近萬個都要逐一比對）
就標上True，否則就False
我建了一個近萬個column的新dataframe，欄位是kw_list
然後跟原本的df合併起來，
然後再寫個條件判斷式，若該筆資料的sentence包含該字串，
那個column就標上True，不然就False
於是會變成
Index sentence book money future file
1 This is a book TRUE FALSE FALSE FALSE
2 back to the future FALSE FALSE TRUE FALSE
3 replace the file FALSE FALSE FALSE TRUE
4 come on FALSE FALSE FALSE FALSE
5 have a nice weekend FALSE FALSE FALSE FALSE
不意外地，我用迴圈去判斷，跑幾小時都跑不出結果，如下：
for kw in kw_list:
df.loc[df['sentence'].str.contains(kw),df[kw]]=True
我覺得我把同樣的東西丟到Excel用函數算可能都比較快，
請問有什麼方法改寫，讓這個df的運算速度加快嗎
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