比较两个熊猫数据框列中的常见字符串

Question

我有一个熊猫数据框如下：

coname1        coname2
Apple          [Microsoft, Apple, Google]
Yahoo          [American Express, Jet Blue]
Gap Inc       [American Eagle, Walmart, Gap Inc]

我想创建一个新列来标记 conname1 中的字符串是否包含在 connames 中。因此，从上面的示例中，数据框现在将是：

coname1        coname2                               isin
Apple          [Microsoft, Apple, Google]            True
Yahoo          [American Express, Jet Blue]          False
Gap Inc       [American Eagle, Walmart, Gap Inc]     True

Answer 1

设置框架：

df =pd.DataFrame({'coname1':['Apple','Yahoo','Gap Inc'],
          'coname2':[['Microsoft', 'Apple', 'Google'],['American Express', 'Jet Blue'],
                     ['American Eagle', 'Walmart', 'Gap Inc']]})

试试这个：

df['isin'] =df.apply(lambda row: row['coname1'] in row['coname2'],axis=1)