比较相同系列（行）但不同列的字符串

Question

我在比较两列之间的字符串时遇到了这个问题。我想要做的是：对于每一行，检查字符串是否列在列B中，如果是，则在列C中打印一个新字符串“是”。

A列包含NaN值（我导入的csv中的空白单元格）。

我试过了：

df['C']=df['B'].str.contains(df.loc['A'])
df.loc[df['A'].isin(df['B']), 'C']='Yes'

它们都不起作用，因为我找不到比较字符串的正确方法。

Answer 1

这使用列表理解，因此它可能不是最快的解决方案，但是有效且简洁。

df['C'] = pd.Series(['Yes' if a in b else 'No' for a,b in zip(df['A'],df['B'])])

编辑：如果您不想将值保留在C中而不是用＆＃39; No＆＃39;覆盖它们，您可以这样做：

df['C'] = pd.Series(['Yes' if a in b else c for a,b,c in zip(df['A'],df['B'], df['C'])])

Answer 2

df = pd.DataFrame([['ab', 'abc'],
                   ['abc', 'ab']], columns=list('AB'))

df['C'] = np.where(df.apply(lambda x: x.A in x.B, axis=1), 'Yes', 'No')

df

Answer 3

尝试使用正则表达式：https://docs.python.org/2/library/re.html如果您已经为每个单元格或值必须使用id编写代码。