地址匹配两列python

假设我在一个数据帧中有两列：

第1列：

for (item, Value),(item1, Value1) in zip(df1['Column1'].iteritems(),df2['Column2'].iteritems()):

    if str(Value).strip() in str(Value1).strip():
       found.append(1)

第1行：堆栈溢出

第2行：Python

第2列：

for (item, Value),(item1, Value1) in zip(df1['Column1'].iteritems(),df2['Column2'].iteritems()):

    if str(Value).strip() in str(Value1).strip():
       found.append(1)

第1行：['Stack'，'Stack Overflow']

第2行：[“Python编程”、“Python蛇”]

我想按行进行精确匹配（可选），并相应地返回一个标志

输出：

for (item, Value),(item1, Value1) in zip(df1['Column1'].iteritems(),df2['Column2'].iteritems()):

    if str(Value).strip() in str(Value1).strip():
       found.append(1)

[0]匹配

[1] 不匹配

已尝试： 我曾在循环中尝试过“in”函数，但这会使部分匹配也成为“match”

代码：

for (item, Value),(item1, Value1) in zip(df1['Column1'].iteritems(),df2['Column2'].iteritems()):

    if str(Value).strip() in str(Value1).strip():
       found.append(1)

我认为你需要：

def isMatch(row):
    for i in row['b']:
        if i == row['a']:
            return 'Match'
    return 'Not Match'

df['c'] = df.apply(lambda x: isMatch(x), axis=1)
print(df)

---

好的，我会尝试回答这个问题，如果其他人有类似的问题。基本上，您需要检查

col1

值是否位于

col2

（列表）中。您可以轻松地使用

isin

。 在函数中应用numpy

，可以创建一个标志

这是一个模型

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['Stack Overflow', 'Python'], 
    'col2': [ ['Stack', 'Stack Overflow'],  ['Python Programming', 'Python Snake']]})


df['Flag'] =df.apply(lambda x: x['col1'] in x['col2'], axis=1)
df

结果如下：

    col1    col2    Flag
0   Stack Overflow  [Stack, Stack Overflow] True
1   Python  [Python Programming, Python Snake]  False

让我知道它是否有效。
您能与我们分享您过去尝试的代码吗？请将工作代码.for（item，Value），（item1，Value1）放在zip中（df1['Column1'].iteritems（），df2['Column2'].iteritems（））：如果str（Value）.strip（）放在str（Value1.strip（）：found.append（1）@deepankargargarg编辑您的问题并添加代码…不要在评论中发布Hanks，我们马上就到了。如果您可以创建一个示例数据帧df来突出显示问题，然后将您尝试过的代码放入其中，这将非常有帮助。不，这对我不起作用。您是否尝试了我提供的相同数据集？相同的格式？它将所有“不匹配”返回给我。我的一些记录确实匹配。我认为我的第二列不是一个包含字符串的列表，这就是它可能无法匹配的原因。“['rampuri，kalkaji'，'tughlakabad extension，tughlakabad'，'govindpuri rd，govindpuri'，'govindpuri'，'giri nagar，kalkaji']”上面是我的第二列的一行。