Python 如果值位于另一个数据帧中，请更改列值

我有两个数据帧，如下所示：

df1：

df2：

我想循环第一个数据帧，如果Materials的值包含一个我可以在df2中找到的单词，那么我会将其更改为1，以便得到：

df1：

有什么建议吗

---

非常感谢

要在不使用

apply

的情况下执行此操作，可以使用

pd.Series.str.contains

和

np.where

#check if Materials column contains any words from df2. This will also handle both lower case and upper case matching

df1.Materials = df1.apply(lambda x: 1 if np.in1d(np.array(x.Materials.lower().split()),df2.Mat.str.lower()).any() else 0, axis=1)

df1
Out[2619]: 
   Materials   Col2  Col3 
1          1      X      Y
2          0      X      Y
3          1      X      Y

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'Materials': ['Wood metal', 'Rock', 'Rock Metal'],
                    'Col2': ['X', 'X', 'X'], 'Col3': ['Y', 'Y', 'Y']})

df2 = pd.DataFrame({'Mat': ['Metal']})

df1['Materials'] = np.where(df1['Materials'].str.lower().str.contains('|'.join(df2['Mat']).lower()), 1, 0)

---

要在不使用

apply

的情况下执行此操作，可以使用

pd.Series.str.contains

和

np.where

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'Materials': ['Wood metal', 'Rock', 'Rock Metal'],
                    'Col2': ['X', 'X', 'X'], 'Col3': ['Y', 'Y', 'Y']})

df2 = pd.DataFrame({'Mat': ['Metal']})

df1['Materials'] = np.where(df1['Materials'].str.lower().str.contains('|'.join(df2['Mat']).lower()), 1, 0)

#check if Materials column contains any words from df2. This will also handle both lower case and upper case matching

df1.Materials = df1.apply(lambda x: 1 if np.in1d(np.array(x.Materials.lower().split()),df2.Mat.str.lower()).any() else 0, axis=1)

df1
Out[2619]: 
   Materials   Col2  Col3 
1          1      X      Y
2          0      X      Y
3          1      X      Y

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'Materials': ['Wood metal', 'Rock', 'Rock Metal'],
                    'Col2': ['X', 'X', 'X'], 'Col3': ['Y', 'Y', 'Y']})

df2 = pd.DataFrame({'Mat': ['Metal']})

df1['Materials'] = np.where(df1['Materials'].str.lower().str.contains('|'.join(df2['Mat']).lower()), 1, 0)