Python Pandas：检查同一列中另一列的字符串中是否包含一个列中的字符串
问题内容：
我有一个这样的数据框：
RecID| A |B
----------------
1 |a | abc
2 |b | cba
3 |c | bca
4 |d | bac
5 |e | abc
并要在A和B之外创建另一个列C，以便对于同一行，如果列A的字符串包含在列B的字符串中，则C = True，否则C = False。
我正在寻找的示例输出是这样的：
RecID| A |B |C
--------------------
1 |a | abc |True
2 |b | cba |True
3 |c | bca |True
4 |d | bac |False
5 |e | abc |False
有没有办法在不使用循环的情况下在熊猫中快速执行此操作？谢谢
问题答案：
您需要apply使用in：
df['C'] = df.apply(lambda x: x.A in x.B, axis=1)
print (df)
RecID A B C
0 1 a abc True
1 2 b cba True
2 3 c bca True
3 4 d bac False
4 5 e abc False
的另一个解决方案list comprehension速度更快，但必须没有NaNs：
df['C'] = [x[0] in x[1] for x in zip(df['A'], df['B'])]
print (df)
RecID A B C
0 1 a abc True
1 2 b cba True
2 3 c bca True
3 4 d bac False
4 5 e abc False
