Python Pandas：检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

我有一个这样的数据框：

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

并且想要从 A 和 B 创建另一列 C，这样对于同一行，如果 A 列中的字符串包含在 B 列的字符串中，则 C = True，否则 C = False。

我正在寻找的示例输出是这样的：

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

有没有办法在不使用循环的情况下快速在熊猫中执行此操作？谢谢

原文由 swang16 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您需要 apply 和 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

另一个解决方案 list comprehension 更快，但必须没有 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

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我无法得到@jezreal 提供的任何一个答案来处理第一列中的 None。对列表理解稍作改动就可以处理它：

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

原文由 Doubledown 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议