Python 基于字典的数据帧字符串搜索

使用字符串包含和字典标记数据帧

columns = {'a':['abc'], 'b':['xyz', 'abc']}

输入：

还有一本字典

columns = {'a':['abc'], 'b':['xyz', 'abc']}

我想做一个字符串，它包含根据字典中的列（键）搜索字符串（值）的位置

我已经实现了使用for循环

代码：

输出：

---

如果没有for循环和直接使用字典，我怎么做呢？

在使用

字符串时，使用
列表理解来加快速度：

df = pd.DataFrame(np.array([[True if value in columns[col] else False for value in df[col]] for col in df.columns]).T,
                  columns = df.columns)


print(df)
       a      b
0  False   True
1  False  False

熊猫中没有使用字符串的矢量化方法。此外，str函数仅适用于系列。对于性能而言，考虑到数据是干净的，您可以考虑使用列表理解。@ SandeepKadapa感谢您提供的信息。你能回答我是如何理解列表的吗？谢谢你的回答@毗瑟努杰夫很乐意帮忙。
      a      b
0  False   True
1  False  False

df = pd.DataFrame(np.array([[True if value in columns[col] else False for value in df[col]] for col in df.columns]).T,
                  columns = df.columns)


print(df)
       a      b
0  False   True
1  False  False