Python：遍历Pandas DataFrame以匹配列表中的字符串

Question

我的问题是关于Pandas DataFrame和电子邮件地址列表的。 简化的数据帧（称为“ df”）如下所示：

   Name    Address         Email
0  Bush    Apple Street
1  Volt    Orange Street
2  Smith   Kiwi Street

电子邮件地址的简化列表如下所示：

list_of_emails = ['johnsmith@gmail.com', 'judyvolt@hotmail.com', 'bush@yahoo.com']

是否可以遍历数据框，检查姓氏是否是电子邮件地址（的一部分），然后将该电子邮件地址添加到数据框？ 由于我认为第2行，以下代码无法正常运行：

for index, row in df.iterrows():
    if row['Name'] in x for x in list_of_emails:
        df['Email'][index] = x

非常感激你的帮助！

Answer 1

通常，您应该考虑仅将iterrows作为最后的手段。

考虑一下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Smith', 'Volt', 'Bush']})

list_of_emails = ['johnsmith@gmail.com', 'judyvolt@hotmail.com', 'bush@yahoo.com']

def foo(name):
    for email in list_of_emails:
        if name.lower() in email:
            return email

df['Email'] = df['Name'].apply(foo)

print(df)

#     Name                 Email
# 0  Smith   johnsmith@gmail.com
# 1   Volt  judyvolt@hotmail.com
# 2   Bush        bush@yahoo.com

Answer 2

这是使用apply和Lambda函数的一种方法

首先，

In [450]: df.Name.apply(
           lambda x: next((e for e in list_of_emails if x.lower() in e), None))
Out[450]:
0     johnsmith@gmail.com
1    judyvolt@hotmail.com
2          bush@yahoo.com
Name: Name, dtype: object

对于所有比赛，在列表中

In [451]: df.Name.apply(lambda x: [e for e in list_of_emails if x.lower() in e])
Out[451]:
0     [johnsmith@gmail.com]
1    [judyvolt@hotmail.com]
2          [bush@yahoo.com]
Name: Name, dtype: object