如何将 Pandas 数据框值与列表进行比较，并将结果放入新列答案

【问题标题】：How to compare Pandas dataframe values with a list, and put the result in a new column如何将 Pandas 数据框值与列表进行比较，并将结果放入新列
【发布时间】：2018-11-20 04:07:43
【问题描述】：

我有以下曼哈顿街区的数据集，每个街区都有最常见的场所：

我列出了场地清单：

fit_venues = ['Coffee Shop', 'Café', 'Park', 'Hotel', 'Sandwich Place', 'Pizza Place', 'Gym / Fitness Center', 'Exhibit', 'Gym', 'Supermarket', 'Nightclub', 'Concert Hall', 'Jazz Club']

我想在数据框中添加一列（例如，我们称之为“Fit Neighborhood”），并将每个社区最常见的场所（5 列）与列表“fit_venues”进行比较。然后我们将结果分配给“Fit Neighborhood”列（是/否或真/假）。例如，前两行应返回 Yes/True，第三行应返回 No/False。

有什么帮助吗？

【问题讨论】：

欢迎您！您能否将输入数据的最小样本添加为文本，并提供您想要的相应输出？并提供您已经为生成输出所做的任何尝试。
请编辑您的问题以添加print(yourdataframe.head()) 的输出，以便我们查看您使用的数据类型。
有一个类似的问题，有一个扩展的解释here

标签： python pandas

【解决方案1】：

您是否尝试过使用DataFrame.isin()？

你没有给我最常见的场地列的名称，所以我假设它们是 DataFrame 中唯一的列 (df)：

fit_venues = ['Coffee Shop', 'Café', 'Park', 'Hotel', 'Sandwich Place', 'Pizza Place', 'Gym / Fitness Center', 'Exhibit', 'Gym', 'Supermarket', 'Nightclub', 'Concert Hall', 'Jazz Club']

df['Fit Neighborhood'] = df.isin(fit_venues).any()

【讨论】：

我做到了。它为所有人分配了 NaN！
您是否也尝试过不使用 any()？
是的，它为所有记录分配了 False

【解决方案2】：

看看这是否有效：

 fit_venues = ['Coffee Shop', 'Café', 'Park', 'Hotel', 'Sandwich Place', 'Pizza Place', 'Gym / Fitness Center', 'Exhibit', 'Gym', 'Supermarket', 'Nightclub', 'Concert Hall', 'Jazz Club']

df["binary_check"] = df[df["5th Most Common Venue"].isin(fit_venues)]

【讨论】：

它给了我错误：ValueError：错误的项目数通过了 7，位置意味着 1 但是，我需要与从第 1 到第 5 的所有常见场所列进行比较。