我有兩個熊貓數(shù)據(jù)幀：數(shù)據(jù)幀 1：ITEM ID TEXT1 some random words2 another word3 blah 4 random words 數(shù)據(jù)幀 2：INDEX INFO1 random3 blah 我想將 INFO 列（數(shù)據(jù)幀 2）中的值與數(shù)據(jù)幀 1 的 TEXT 列進(jìn)行匹配。如果有匹配項，我希望看到一個帶有“1”的新列。像這樣：ITEM ID TEXT MATCH1 some random words 12 another word 3 blah 14 random words 1我能夠通過以下代碼行為每個 INFO 列的值創(chuàng)建一個匹配項：dataframe1.loc[dataframe1['TEXT'].str.contains('blah'), 'MATCH'] = '1'但是，實際上，我的真實數(shù)據(jù)幀 2 有 5000 行。所以我不能手動復(fù)制粘貼所有這些。但基本上我正在尋找這樣的東西：dataframe1.loc[dataframe1['TEXT'].str.contains('Dataframe2[INFO]'), 'MATCH'] = '1'我希望有人可以幫忙，謝謝！
2 回答
慕田峪7331174
TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗 獲得超13個贊
試一試：
法典：
dfA['MATCH'] = dfA['TEXT'].apply(lambda x: min(len([ y for y in dfB['INFO'] if y in x]), 1))
輸出：
ITEM ID TEXT MATCH
0 1 some random words 1
1 2 another word 0
2 3 blah 1
3 4 random words 1
如果不是比賽，那就是0，但這很容易被淘汰。
可能有一個更好/更快的本機(jī)解決方案，但它通過迭代“TEXT”列和“INFO”來完成工作。根據(jù)您的使用案例，它可能足夠快。
看起來代替也會一樣好用。同樣，根據(jù)您的使用案例，可能會在時間上有所不同。.map().apply()
拉風(fēng)的咖菲貓
TA貢獻(xiàn)1995條經(jīng)驗 獲得超2個贊
更新以考慮字符串包含而不是完全匹配...
您可以從第一個數(shù)據(jù)幀中的列中獲取唯一值，將其轉(zhuǎn)換為 list，然后在第二個數(shù)據(jù)幀上使用 eval 方法，并在該列表中使用 Column.str.contains。
unique = df1['TEXT'].unique().tolist()
df2.eval("Match=Text.str.contains('|'.join(@unique))")
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