根據 Python 中兩行之間的匹配創建一個具有 [0,1] 的新列

Question

我正在嘗試將多個列表或數據幀與一個大型基礎 dataframe 進行比較。 然后對於任何匹配，我想 append 一列存儲 1 = 匹配或 0 = 不匹配

df = pd.DataFrame({'Name':['A','B','C','D'], 'ID' : ['5-6','6-7','8-9','7']})
list1 = ['5-6','8-9']
list2 = ['7','4-3']

由於我試圖匹配的值包括一個“-”，它們被計為字符串。 我已經可以生成一個匹配值列表，但是如果我 append 它們，它們都是 0

def f(rows):
    for i in df['ID']:
        for j in list1:
            if i == j:
                val = 1
            else:
                val = 0
            return val

df['Answer']= df.apply(f,axis=1)

盡管

for i in df['ID']:
    for j in  list1:
        if i == j:
           print (i)

查找所有匹配值。

提前致謝！

Answer 1

您已經循環了.apply ，因此您可以省略循環，並且 for test 用於列表in成員資格：

def f(rows):
    if rows['ID'] in list1:
        val = 1
    else:
        val = 0
    return val

df['Answer']= df.apply(f,axis=1)
print (df)
  Name   ID  Answer
0    A  5-6       1
1    B  6-7       0
2    C  8-9       1
3    D    7       0

更簡單的是使用 lambda function 指定列：

df['Answer']= df['ID'].apply(lambda x: 1 if x in list1 else 0)

或者：

df['Answer']= df['ID'].apply(lambda x: int(x in list1))

Answer 2

您可以在這里使用 DataFrame.isin 代替循環，

df['Answer'] = df['ID'].isin(list1).astype(int)

    Name    ID  Answer
0   A       5-6 1
1   B       6-7 0
2   C       8-9 1
3   D       7   0