Python Pandas：檢查一列中的字符串是否包含在同一行中另一列的字符串中

Question

我有一個這樣的數據框：

RecID| A  |B
----------------
1    |a   | abc 
2    |b   | cba 
3    |c   | bca
4    |d   | bac 
5    |e   | abc 

並且想要從 A 和 B 中創建另一列 C，這樣對於同一行，如果 A 列中的字符串包含在 B 列的字符串中，則 C = True，否則 C = False。

我正在尋找的示例輸出是這樣的：

RecID| A  |B    |C 
--------------------
1    |a   | abc |True
2    |b   | cba |True
3    |c   | bca |True
4    |d   | bac |False
5    |e   | abc |False

有沒有辦法在不使用循環的情況下快速地在熊貓中做到這一點？ 謝謝

Answer 1

你需要apply in ：

df['C'] = df.apply(lambda x: x.A in x.B, axis=1)
print (df)
   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

list comprehension另一個解決方案更快，但必須沒有NaN s：

df['C'] = [x[0] in x[1] for x in zip(df['A'], df['B'])]
print (df)
   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

Answer 2

我無法得到@jezreal 提供的任何一個答案來處理第一列中的 None 。 對列表理解稍加改動就可以處理它：

[x[0] in x[1] if x[0] is not None else False for x in zip(df['A'], df['B'])]

Answer 3

如果您將字符串與字符串進行比較並獲得類型錯誤，您可以這樣編碼：

df['C'] = df.apply(lambda x: str(x.A) in str(x.B), axis=1)