Python 字符串包含两个熊猫系列

我有一个系列，数据框中有一些字符串。我想搜索相邻列中是否存在该字符串

在下面的示例中，我想搜索“choice”系列中的字符串是否包含在“fruit”系列中，在新列“choice_match”中返回true（1）或false（0）

数据帧示例：

import pandas as pd
d = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'fruit': [
'apple, banana', 'apple', 'apple', 'pineapple', 'apple, pineapple',            'orange', 'apple, orange', 'orange', 'banana', 'apple, peach'],
'choice': ['orange', 'orange', 'apple', 'pineapple', 'apple', 'orange',  'orange', 'orange', 'banana', 'banana']}
df = pd.DataFrame(data=d)

import pandas as pd
d = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'fruit': [
'apple, banana', 'apple', 'apple', 'pineapple', 'apple, pineapple',   'orange', 'apple, orange', 'orange', 'banana', 'apple, peach'],
'choice': ['orange', 'orange', 'apple', 'pineapple', 'apple', 'orange',      'orange', 'orange', 'banana', 'banana'],
'choice_match': [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data=d)

所需数据帧：

import pandas as pd
d = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'fruit': [
'apple, banana', 'apple', 'apple', 'pineapple', 'apple, pineapple',            'orange', 'apple, orange', 'orange', 'banana', 'apple, peach'],
'choice': ['orange', 'orange', 'apple', 'pineapple', 'apple', 'orange',  'orange', 'orange', 'banana', 'banana']}
df = pd.DataFrame(data=d)

import pandas as pd
d = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'fruit': [
'apple, banana', 'apple', 'apple', 'pineapple', 'apple, pineapple',   'orange', 'apple, orange', 'orange', 'banana', 'apple, peach'],
'choice': ['orange', 'orange', 'apple', 'pineapple', 'apple', 'orange',      'orange', 'orange', 'banana', 'banana'],
'choice_match': [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data=d)

逐步：

In [78]: df['fruit'].str.split(',\s*', expand=True)
Out[78]:
           0          1
0      apple     banana
1      apple       None
2      apple       None
3  pineapple       None
4      apple  pineapple
5     orange       None
6      apple     orange
7     orange       None
8     banana       None
9      apple      peach

In [79]: df['fruit'].str.split(',\s*', expand=True).eq(df['choice'], axis=0)
Out[79]:
       0      1
0  False  False
1  False  False
2   True  False
3   True  False
4   True  False
5   True  False
6  False   True
7   True  False
8   True  False
9  False  False

In [80]: df['fruit'].str.split(',\s*', expand=True).eq(df['choice'], axis=0).any(1)
Out[80]:
0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True
8     True
9    False
dtype: bool

In [81]: df['fruit'].str.split(',\s*', expand=True).eq(df['choice'], axis=0).any(1).astype(np.int8)
Out[81]:
0    0
1    0
2    1
3    1
4    1
5    1
6    1
7    1
8    1
9    0
dtype: int8

这里有一个方法：

df['choice_match'] = df.apply(lambda row: row['choice'] in row['fruit'].split(','),\
                              axis=1).astype(int)

解释

• df.apply

  和

  axis=1

  在每行循环并应用逻辑；它接受匿名

  lambda

  函数

• row['fruit'].split（'，'）

  从

  fruit

  列创建一个列表。这是必要的，例如，

  菠萝

  中不考虑苹果

• astype（int）

  是将布尔值转换为整数以便于显示的必要条件

---

选项1
使用Numpy的

查找


当
find
没有找到值时，它返回
-1

from numpy.core.defchararray import find

choice = df.choice.values.astype(str)
fruit = df.fruit.values.astype(str)

df.assign(choice_match=(find(fruit, choice) > -1).astype(np.uint))

   ID     choice             fruit  choice_match
0   1     orange     apple, banana             0
1   2     orange             apple             0
2   3      apple             apple             1
3   4  pineapple         pineapple             1
4   5      apple  apple, pineapple             1
5   6     orange            orange             1
6   7     orange     apple, orange             1
7   8     orange            orange             1
8   9     banana            banana             1
9  10     banana      apple, peach             0


选项2

设置逻辑

使用
set
s
嗯，找到一种有趣的方法
获取假人

(df.fruit.str.replace(' ','').str.get_dummies(',')+df.choice.str.get_dummies()).gt(1).any(1)
Out[726]: 
0    False
1    False
2     True
3     True
4     True
5     True
6     True
7     True
8     True
9    False
dtype: bool

在把它分配回来之后

df['New']=(df.fruit.str.replace(' ','').str.get_dummies(',')+df.choice.str.get_dummies()).gt(1).any(1).astype(int)
df
Out[728]: 
   ID     choice             fruit  New
0   1     orange     apple, banana    0
1   2     orange             apple    0
2   3      apple             apple    1
3   4  pineapple         pineapple    1
4   5      apple  apple, pineapple    1
5   6     orange            orange    1
6   7     orange     apple, orange    1
7   8     orange            orange    1
8   9     banana            banana    1
9  10     banana      apple, peach    0

谢谢你的解释，非常有帮助：）我决定在我的答案中添加一个选项，这个选项是受此启发的。回答得好！
df['New']=(df.fruit.str.replace(' ','').str.get_dummies(',')+df.choice.str.get_dummies()).gt(1).any(1).astype(int)
df
Out[728]: 
   ID     choice             fruit  New
0   1     orange     apple, banana    0
1   2     orange             apple    0
2   3      apple             apple    1
3   4  pineapple         pineapple    1
4   5      apple  apple, pineapple    1
5   6     orange            orange    1
6   7     orange     apple, orange    1
7   8     orange            orange    1
8   9     banana            banana    1
9  10     banana      apple, peach    0