Python 3.x 根据列A和B的内容创建列X1和Xn

我有两个数据帧：

df1

并且需要一个基于

df2['B']

的附加组件

df1

新列。 在新列中，如果列

A

中的行的内容包含此迭代的列

B

中的行的文本，则在该列中写入1。如果不是，则为0。我们还从column

B

中获取列的名称。下面的例子可能会更清楚：

---

您可以将每个值与

df1.A进行比较，如下所示：

pd.DataFrame({val:(df1.A.str.contains(val)).map(int) for val in df2.B.unique()})

如果您想将其与
df1
结合使用，只需使用
pd.concat（）
：

尝试此操作，尝试在每行之后打印df，以便更好地理解：

df = df1.merge(df2, on=['N'], how='left').fillna('0')
df = df.pivot(index=['N', 'A_x'], columns=['A_y'], values=['A_y']).fillna(0)
df.columns = df.columns.map('_'.join)
df = df.replace('\w+', 1, regex=True)
df.reset_index(inplace=True)
df.columns = df.columns.str.replace('A_y_', '', regex=True).str.replace('A_x', 'A')
df.drop(columns=['0'], inplace=True)
print(df)


   N        A  asd  asd asd  asdasd
0  1  asd asd    0        1       0
1  2      asd    1        0       0
2  3   asdasd    0        0       1
3  4      xcv    0        0       0
4  5   asdasd    0        0       0

如果未找到匹配项，则仍需要创建该列，该列将包含0。请将数据添加为文本，请参见，图像不可复制。请使用问题上的编辑链接添加其他信息。“发布答案”按钮只能用于完整回答问题-
pd.concat([df1, pd.DataFrame({val:(df1.A.str.contains(val)).map(int) for val in df2.B.unique()})], axis =1)

df = df1.merge(df2, on=['N'], how='left').fillna('0')
df = df.pivot(index=['N', 'A_x'], columns=['A_y'], values=['A_y']).fillna(0)
df.columns = df.columns.map('_'.join)
df = df.replace('\w+', 1, regex=True)
df.reset_index(inplace=True)
df.columns = df.columns.str.replace('A_y_', '', regex=True).str.replace('A_x', 'A')
df.drop(columns=['0'], inplace=True)
print(df)


   N        A  asd  asd asd  asdasd
0  1  asd asd    0        1       0
1  2      asd    1        0       0
2  3   asdasd    0        0       1
3  4      xcv    0        0       0
4  5   asdasd    0        0       0

defects = df2['B'].unique()
for i in defects:
    df1[i]= df1["A"].map(lambda x: "1" if i in x else "0")