Question

我有一个这样的数据框：

RecID| A  |B
----------------
1    |a   | abc 
2    |b   | cba 
3    |c   | bca
4    |d   | bac 
5    |e   | abc

并且想要在A和B中创建另一个列C，这样对于同一行，如果列A中的字符串包含在列B的字符串中，则C = True，如果不是则则C = False

我正在寻找的示例输出是：

RecID| A  |B    |C 
--------------------
1    |a   | abc |True
2    |b   | cba |True
3    |c   | bca |True
4    |d   | bac |False
5    |e   | abc |False

有没有办法在pandas中快速完成此操作而不使用循环？感谢

Answer 1

apply需要in：

df['C'] = df.apply(lambda x: x.A in x.B, axis=1)
print (df)
   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

使用list comprehension的另一个解决方案更快，但必须没有NaN s：

df['C'] = [x[0] in x[1] for x in zip(df['A'], df['B'])]
print (df)
   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

Answer 2

在第一列中，我无法提供任何答案@jezreal来处理None。列表理解的微小改动就能解决：

[x[0] in x[1] if x[0] is not None else False for x in zip(df['A'], df['B'])]

Answer 3

如果您将字符串与字符串进行比较并得到类型错误，您可以这样编码：

df['C'] = df.apply(lambda x: str(x.A) in str(x.B), axis=1)

Python Pandas：检查同一行中另一列的字符串中是否包含一列中的字符串

3 个答案: