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如何根據(jù)列列表值和附加列中的值添加熊貓“匹配”?

如何根據(jù)列列表值和附加列中的值添加熊貓“匹配”?

開(kāi)滿天機(jī) 2022-12-20 15:30:52
我有一個(gè)數(shù)據(jù)框,其中包含一個(gè)包含名為 Multiple_IDS 的標(biāo)識(shí)符列表的列和一個(gè)名為 ID 的列?,F(xiàn)在,我想創(chuàng)建一個(gè)名為“Match”的附加列,它告訴天氣 Multiple_IDs 列中是否包含 ID。輸出應(yīng)該是一個(gè)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(shù)據(jù):data = {'ID':[2128441, 2128447, 2128500], 'Multiple_IDs':["2128442, 2128443, 2128444, 2128441", "2128446, 2128447", "2128503, 2128508"]} df = pd.DataFrame(data)該列表的數(shù)據(jù)類(lèi)型為“object”。根據(jù)上面提供的輸入數(shù)據(jù),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(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),但我想知道是否有更優(yōu)雅的東西?
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2 回答

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白豬掌柜的

TA貢獻(xiàn)1893條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊

使用in語(yǔ)句 if 是可能的測(cè)試而無(wú)需單獨(dú)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(gè)想法是通過(guò)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)



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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-20
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喵喵時(shí)光機(jī)

TA貢獻(xiàn)1846條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

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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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-20
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