Python 检查一列中的字符串是否包含在另一列中？

我正在使用主题建模方法对一些文本数据进行嵌套聚类分析。在这些方法中，在一定程度上允许“主题”（或主题）之间的重叠。因此，我有一些

identifier

s，它们被分为多个主题，而其他的则只发送到一个主题

如果你看下面，你会注意到

level\u 3\u id

的几个值被“错位”，可以这么说（即该行

level\u 2\u id

的值表示与

level\u 3\u id

的值不同的“level 2”主题。我正在尝试删除

df['level\u 3\u id']中字符串所在的所有行）

不包含

df['level_2_id']

中的字符串，但我遇到了一些困难。请参阅下面的代码

In [25]: df
Out[25]: 
       identifier level_1_id level_2_id level_3_id
15293  1270599    level_1   level_12  level_111
15294  1270599    level_1   level_12  level_122
15295  1270599    level_1   level_11  level_111
15296  1270599    level_1   level_11  level_122
15704  1269594    level_1   level_11  level_143
15705  1269594    level_1   level_11  level_111
15706  1269594    level_1   level_14  level_143
15707  1269594    level_1   level_14  level_111
29843  1271580    level_1   level_10  level_100

我正试图做一些事情来达到这个效果（我知道它不起作用，但我希望能够传达将这个字符串包含检查过程矢量化的一般思想）：

这基本上给了我想要的，但是在

pandas

中有没有一种方法可以避免将较短的列表分配给较长的

df

也许是这样的

df['level_3_id'].str.contains(df['level_2_id'].str)

编辑：

在下面@Noobie的帮助下，回答正确：

df[df.apply(axis = 1, func = lambda x: x['level_2_id'] in x['level_3_id'])]

---

我得到了这个错误，虽然：

TypeError:“Series”对象是可变的，因此它们不能散列

更新仍然不起作用：

TypeError:string指示符必须是整数

。

apply

函数不应该应用于整个数据帧，而不是Series

df['level\u 3\u id']

？编辑：即使应用于整个df，也会引发相同的错误。

df[df.apply(axis = 1, func = lambda x: x['level_2_id'] in x['level_3_id'])]

df['level_3_id'].apply(lambda x: x['level_3_id'] in x['level_2_id'].tolist())