Question

我正在阅读一个大型 CSV 文件，其中一列的表示如下。

import pandas as pd

df['col1'] = pd.Series(
    ["37", "AWESOME House", "Yellow Cottage, 107", "14"], dtype='object'
)

我的代码使用“向量化字符串方法”及时返回所需的数据。

简化代码以说明逻辑的某些部分。

import numpy as np

sth = np.where(
    <check condition>,
    df['col1'].str.lower(),
    df['some_other_column'].whatever()
)

接下来我想检查我的 Series 中的每个值是否包含以下列表中的任何元素。

check_list = ['a', 'b', 'c']

因此预期结果（对于“检查条件”）将是：

False
True
True
False

我试过了

np.where(
    np.any([x in df['col1'].str.lower() for x in check_list])
...

但收到错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我怎样才能正确解决我的问题？

Answer 1

对正则表达式 or 使用 Series.str.contains 和由 case=False 连接的列表值，使用 print (df['col1'].str.contains('|'.join(check_list), case=False)) 0 False 1 True 2 True 3 False Name: col1, dtype: bool 进行不区分大小写的搜索：

regex

没有print (df['col1'].apply(lambda x: any([i in x.lower() for i in check_list]))) 0 False 1 True 2 True 3 False Name: col1, dtype: bool：

print ([any([i in x.lower() for i in check_list]) for x in df['col1']])
[False, True, True, False]

sscanf

检查 Series 是否包含列表中的任何元素

1 个答案: