检测字符串变量中的单词列表，并将匹配的单词提取到数据帧中的新变量

在云计算领域，检测字符串变量中的单词列表并将匹配的单词提取到数据帧中的新变量，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将字符串变量拆分为单词列表。可以使用字符串分割函数或正则表达式来实现。例如，使用空格或标点符号作为分隔符将字符串拆分为单词列表。
2. 接下来，创建一个数据帧（DataFrame）用于存储提取的单词。数据帧是一种二维表格结构，可以方便地存储和处理数据。
3. 遍历单词列表，对每个单词进行匹配和提取操作。可以使用字符串匹配函数或正则表达式来判断单词是否符合匹配条件。
4. 如果单词符合匹配条件，将其添加到数据帧中的新变量中。可以使用数据帧的列操作来实现。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd

def extract_words(string_variable):
    # 拆分字符串为单词列表
    word_list = string_variable.split()
    
    # 创建数据帧
    df = pd.DataFrame(columns=['extracted_words'])
    
    # 遍历单词列表
    for word in word_list:
        # 判断单词是否符合匹配条件，这里以示例为简单起见，假设匹配条件为单词长度大于等于3
        if len(word) >= 3:
            # 将匹配的单词添加到数据帧中的新变量
            df = df.append({'extracted_words': word}, ignore_index=True)
    
    return df

# 示例字符串变量
string_variable = "This is a sample string variable containing words"

# 调用函数提取单词并存储到数据帧中的新变量
result_df = extract_words(string_variable)

# 打印提取的单词
print(result_df)

在上述示例代码中，我们首先定义了一个extract_words函数，该函数接受一个字符串变量作为输入。函数内部将字符串拆分为单词列表，并创建一个空的数据帧。然后，遍历单词列表，判断每个单词是否符合匹配条件（这里以单词长度大于等于3为例），如果符合条件，则将其添加到数据帧中的新变量中。最后，返回包含提取的单词的数据帧。

请注意，上述示例代码中使用了Python编程语言和Pandas库来实现。如果你在其他编程语言中进行开发，可以根据相应语言和库的特性进行实现。

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