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python - 检查列值是否在 Pandas 的一个特定列中

问题描述

所以我有一个包含多列的数据框，我想尝试找出我的“ Linked.. ”列中的值是否在名为“ New Names ”的列中，如果是，那么应该设置特定的单元格值这样“cell.value - Yes”或者如果不是“cell.value - No”

import pandas as pd

d = {'New Names': ['a,b,c','a','c,d,e,f','a'], 'Linked Letter 0': 
['a','b','c','d'],
'Linked Letter 1': ['c','s','v','None'],
'Linked Letter 2': ['None','None','d','s']}

df_new = pd.DataFrame(data=d)

df_new


      Index   New Names   Linked Letter 0   Linked Letter 1   Linked Letter 2  
     ------- ----------- ----------------- ----------------- ----------------- 
        0       a,b,c       a                 c                 None             
        1       a           b                 s                 None             
        2       c,d,e,f     c                 v                 d                
        3       a           d                 None              s

所以预期的结果应该如下表；

    Index   New Names   Linked Letter 0   Linked Letter 1   Linked Letter 2  
    ------- ----------- ----------------- ----------------- ----------------- 
    0        a,b,c         a - YES           c - YES           None             
    1        a             b - NO            s - NO            None             
    2        c,d,e,f       c - YES           v - NO            d - YES          
    3        a             d - NO            None              s - NO

下面提供的解决方案存在一个问题：

问题是映射到 YES 和 NO 到值有时不能按预期工作。例如，即使新名称列中的值在两行中相同，最后得到 YES 的相同值也可能在下一行中得到 NO。

你认为为什么会发生这种情况？

标签： pythonstringpandasdataframe

解决方案

您可以使用pd.DataFrame.filter来过滤Linked列，使用列表推导来构造布尔数组，最后loc使用np.where条件逻辑：

df = pd.DataFrame(data=d)

for col in df.filter(like='Linked'):
    bools = [link in new_names for link, new_names in zip(df[col], df['New Names'])]
    df.loc[df[col] != 'None', col] += pd.Series(np.where(bools, ' - YES', ' - NO'))

print(df)

  Linked Letter 0 Linked Letter 1 Linked Letter 2 New Names
0         a - YES         c - YES            None     a,b,c
1          b - NO          s - NO            None         a
2         c - YES          v - NO         d - YES   c,d,e,f
3          d - NO            None          s - NO         a

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