使用 PANDAS 在数据帧列中查找多个精确的字符串匹配

我有数百万个条目数据集，其中包含人类输入的观察结果，以指示某些“操作”结果。尝试创建一些类别，我需要查看此列并提取某些确切的内容！最常用的表达方式。它们可以出现在字符串的开头、结尾或中间，并且可以缩写也可以不缩写。

我构建了以下示例：

data = {'file': ['1','2','3','4','5','6'],
        'observations': ['text one address', 'text 2 some', 
                         'text home 3', 'notified text 4',
                         'text 5 add','text 6 homer']}

df = pd.DataFrame(data=data)

我正在尝试使用 pandas 来查看是否可以隔离并提取“家”、“不”和“地址”。 我尝试过以下方法...（'|'join取自本网站的另一个答案）

conditions = ['home','not','address']
test = df[df['observations'].str.contains('|'.join(conditions))]

str.contains不起作用，因为它会选择 6：“text 6 homer”，因为它包含“home”（实际情况更糟，因为缩写有“ho”之类的东西。
str.match不起作用，因为它会收到“通知”。
str.fullmatch不起作用，因为它只能查找精确的字符串，而且这些都是长句子......

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是不是你所期待的：

>>> df[df['observations'].str.contains(fr"\b(?:{'|'.join(conditions)})\b")]

  file      observations
0    1  text one address
2    3       text home 3

\b在字边界断言位置：(^\w|\w$|\W\w|\w\W)

(?:...)非捕获组