Python 如何计算两个相似列之间的索引交点？

我有以下清单：

new_pets = ['Bobcats', 'dog', 'cat', 'turtle', 'monkey', 'goat', 'ferret', 'pig', 'Chipmunks', 'Capybaras', 'Ducks']

以及以下数据帧：

In: df

0   Cats
1   Lizard
2   Dog
3   Baby Ferrets
4   Pig
5   Armadillo

如何将出现在

df

（*）中的

new\u pets

元素放入新列中

从文档中，我注意到这可以用完成，因此我尝试了以下方法：

result = df[df['pets'].str.contains(x, case = False) for x in new_pets]

---

然而，我不确定这是否可能。例如，由于

雪貂

与

雪貂

相似，是否可以将

小雪貂

与

雪貂

匹配？。对于该约束，我尝试使用

case=False

，但没有得到预期的结果（*）。你知道如何在一个新的数据帧中检索这样的字符串吗？

你可以先通过

（regex是

）连接值，然后通过

lower

将所有值转换成小写-输出在

连接的
中。然后将列by中的所有值小写，并使用
joined
调用，以检查
bobcats
或
dog
或
dog
。。。在第列中：

print (df)
           pets
0          Cats
1        Lizard
2           Dog
3  Baby Ferrets
4           Pig
5     Armadillo

joined = '|'.join(new_pets).lower()

df['new_col'] = df['pets'].str.lower().str.contains(joined)
print (df)
              a new_col
0          Cats    True
1        Lizard   False
2           Dog    True
3  Baby Ferrets    True
4           Pig    True
5     Armadillo   False

谢谢你的帮助，你能解释一下吗？。。。我还检查是否可以使用
“|”.join（新宠物）.lower（）
。但是，我不明白…非常感谢你，杰兹！这里的
df.a.str
a
指的是什么？。。。另外，如果我的
df
有更多的列，并且我只想集中精力匹配一个特定的列，该怎么办？。我是否应该这样做：
df['new\u col']=df['sepcific\u col'].a.str.lower（）.str.contains（joined）
？对不起，这是列名。如果使用多个单词作为一个单词，请使用选择方式
[]
：
df['column 1']
，因此您需要
df['new\u col']=df['sepecific\u col'].str.lower（）.str.contains（joined）
print (df)
           pets
0          Cats
1        Lizard
2           Dog
3  Baby Ferrets
4           Pig
5     Armadillo

joined = '|'.join(new_pets).lower()

df['new_col'] = df['pets'].str.lower().str.contains(joined)
print (df)
              a new_col
0          Cats    True
1        Lizard   False
2           Dog    True
3  Baby Ferrets    True
4           Pig    True
5     Armadillo   False