比较两个Pandas数据帧列中的常见字符串

Question

我有一个如下的 pandas 数据框：

coname1        coname2
Apple          [Microsoft, Apple, Google]
Yahoo          [American Express, Jet Blue]
Gap Inc       [American Eagle, Walmart, Gap Inc]

我希望创建一个新列，用于标记coname1中的字符串是否包含在conames中。因此，从上面的示例中，数据框现在将是：

coname1        coname2                               isin
Apple          [Microsoft, Apple, Google]            True
Yahoo          [American Express, Jet Blue]          False
Gap Inc       [American Eagle, Walmart, Gap Inc]     True

- Christine Tan

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你的问题是什么（例如带问号的句子）？你只需说明你想要什么。你遇到了什么问题吗？你正在寻找雇佣程序员吗？是否遇到错误问题（如果有，是哪一个）？这是一个程序员的网站，所以包含一些代码基本上是必须的。 - Anthon

Answer 1

设置框架：

df =pd.DataFrame({'coname1':['Apple','Yahoo','Gap Inc'],
          'coname2':[['Microsoft', 'Apple', 'Google'],['American Express', 'Jet Blue'],
                     ['American Eagle', 'Walmart', 'Gap Inc']]})

试试这个：

df['isin'] =df.apply(lambda row: row['coname1'] in row['coname2'],axis=1)

- JAB

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这个代码可以运行，但是对于较大的数据框来说非常慢。根据回答以及我在这篇文章中的评论，使用列表推导式会更快：https://dev59.com/xFcP5IYBdhLWcg3wxMw5 - elPastor