我有一個數據框，其中包含一個包含名為 Multiple_IDS 的標識符列表的列和一個名為 ID 的列?，F在，我想創建一個名為“Match”的附加列，它告訴天氣 Multiple_IDs 列中是否包含 ID。輸出應該是一個名為 Match 的附加列，其中包含 True 或 False 值。這里有一些示例輸入數據：data = {'ID':[2128441, 2128447, 2128500], 'Multiple_IDs':["2128442, 2128443, 2128444, 2128441", "2128446, 2128447", "2128503, 2128508"]}
df = pd.DataFrame(data)該列表的數據類型為“object”。根據上面提供的輸入數據，期望的輸出將是這樣的。我知道我可以使用 explode 然后比較值來實現這一點，但我想知道是否有更優雅的東西？
2 回答
白豬掌柜的
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使用in語句 if 是可能的測試而無需單獨的 each ID：
df['Match'] = [str(x) in y for x, y in df[['ID','Multiple_IDs']].to_numpy()]
print (df)
ID Multiple_IDs Match
0 2128441 2128442, 2128443, 2128444, 2128441 True
1 2128447 2128446, 2128447 True
2 2128500 2128503, 2128508 False
要么：
df['Match'] = df.apply(lambda x: str(x['ID']) in x['Multiple_IDs'], axis=1)
print (df)
ID Multiple_IDs Match
0 2128441 2128442, 2128443, 2128444, 2128441 True
1 2128447 2128446, 2128447 True
2 2128500 2128503, 2128508 False
另一個想法是通過拆分值匹配：
df['Match'] = [str(x) in y.split(', ') for x, y in df[['ID','Multiple_IDs']].to_numpy()]
df['Match'] = df.apply(lambda x: str(x['ID']) in x['Multiple_IDs'].split(', '), axis=1)
喵喵時光機
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我將要做的
s=pd.DataFrame(df.Multiple_IDs.str.split(', ').tolist(),index=df.index).eq(df.ID.astype(str),axis=0).any(1)
Out[10]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
df['Match']=s
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