比较pandas数据框中的列后，是否可以在python中替换列表中的单词？

Question

例如：我有一个列表和一个列，即，

words = ["Processing", "Rocketing", "Rocking", "Rocked", "Processed"]

  root_word  first_word second_word
0   Process  Processing   Processed
1    Rocket   Rocketing     Rockets
2      Rock     Rocking      Rocked

现在我想得到像

new_word = ["Process", "Rocket", "Rock"]

基本上我想比较最后两列中的单词列表，如果在第一列的行（即 root_word）中找到单词，则将该行单词附加到新列表中（即 new_word）。 那么可以在python中做吗？

Answer 1

new_words = df[
     df['first_word'].isin(words) | df['second_word'].isin(words)
]['root_word'].tolist()

Answer 2

只需使用.loc[]和 or |过滤条件为真的数据.loc[] 操作员

In[322]: df.loc[df.first_word.isin(words) | df.second_word.isin(words),'root_word'].tolist()
Out[322]: ['Process', 'Rocket', 'Rock']

Answer 3

您可以使用pd.DataFrame.isin ：

words = ["Processing", "Rocketing", "Rocking", "Rocked", "Processed"]

res = df.loc[df[['first_word', 'second_word']].isin(words).any(axis=1), 'root_word'].tolist()

# ['Process', 'Rocket', 'Rock']