How to call multiple str.contains on same column to take out data in pandas

I created a working example like this:

appart = OrderedDict([ ('Description', ['A LOUER F2 GRENOBLE Quartier Île Verte Rue Eugène Delacroix, place Dr Girard, proche tramway B et ligne de bus, 50,60 m² 4 ème étage avec ascenseur.', 'Actuellement libre.Transport : Ligne de bus C6 desservant le centre ville toutes les 10 mintram A arrêt Mc2Le stationnement.', ' Idéalement située: -à deux pas du Tram (Arrêt Gustave RIvet)-à 10 minutes du Centre Ville -supermarché à 2']),
      ('Loyer', [350, 267, 150]),
      ('Type',  ['Appartement', 'Maison', 'Parking']),
      ('Surface', [25, 18, 15]) ] )
df1 = pd.DataFrame.from_dict(appart)
df1

And this is my output :

    Description                                         Loyer   Type            Surface

0   A LOUER F2 GRENOBLE Quartier Île Verte Rue Eug...   350     Appartement     25
1   Actuellement libre.Transport : Ligne de bus C6...   267     Maison          18
2   Idéalement située: -à deux pas du Tram (Arrêt...    150     Parking         15

So for this DataFrame, I want to take out the area from each description and add it in a new column called Quartier. For example if the 1st description contains ('victor hugo|centre ville|hyper-centre-ville') then add 'Centre Ville' in Quartier column, if 2nd description contains (''ile verte|Île-verte|ile-verte|la tronche') then add 'Île-Verte' in the Quartier column and so on for each area.

Solution

I use df['Description'].apply(callback) to execute function on every row and return new value which will create new column.

import pandas as pd
import re

appart = {
    'Description': [
        'A LOUER F2 GRENOBLE Quartier Île Verte Rue Eugène Delacroix, place Dr Girard, proche tramway B et ligne de bus, 50,60 m² 4 ème étage avec ascenseur.',
        'Actuellement libre.Transport : Ligne de bus C6 desservant le centre ville toutes les 10 mintram A arrêt Mc2Le stationnement.',
        ' Idéalement située: -à deux pas du Tram (Arrêt Gustave RIvet)-à 10 minutes du Centre Ville -supermarché à 2'
    ],
    'Loyer': [350, 267, 150],
    'Type': ['Appartement', 'Maison', 'Parking'],
    'Surface': [25, 18, 15]
}

df = pd.DataFrame(appart)
print(df)

# ----

def callback(text):
    if re.search('Victor Hugo|victor hugo|Centre-ville|centre ville|hyper-centre-ville|gare|grenette|saint André', text, re.IGNORECASE):
        return 'Centre-ville'

    if re.search('ile verte|Île-verte|ile-verte|la tronche|trois tours|île verte', text, re.IGNORECASE):
        return 'Île-Verte'

    return ''

df['Quartier'] = df['Description'].apply(callback)
print(df)

EDIT: I think you could nested first np.where() in second np.where() as third argument.

 np.where( ..., ..., np.where())

but I know if it gives correct result.

df['Quartier_2'] = np.where(df['Description'].str.contains('Victor Hugo|victor hugo|\
Centre-ville|centre ville|hyper-centre-ville|gare|grenette|\
saint André', case=False, na=True), 'Centre-ville',
    np.where(df['Description'].str.contains('ile verte|Île-verte|ile-verte|la tronche|trois tours|île verte', case=False, na=True), 'Île-Verte', ''))

print(df)

I use apply() with one column but you can use it with many columns or with full dataframe and then you have to use axis=1 to gets rows instead of columns. And inside function you can get values from different columns.

def callback(row):

    text = row['Description']

    if re.search('Victor Hugo|victor hugo|Centre-ville|centre ville|hyper-centre-ville|gare|grenette|saint André', text, re.IGNORECASE):
        return 'Centre-ville'

    if re.search('ile verte|Île-verte|ile-verte|la tronche|trois tours|île verte', text, re.IGNORECASE):
        return 'Île-Verte'

    return ''

df['Quartier'] = df.apply(callback, axis=1)