pandas使用正则表达式匹配根据另一列的值为另一列设置布尔值

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和灵活的数据结构，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在pandas中，使用正则表达式可以方便地进行模式匹配和字符串操作。

根据另一列的值为另一列设置布尔值，可以通过pandas的str.contains()方法结合正则表达式来实现。该方法可以判断某一列中的字符串是否包含指定的模式，返回一个布尔值的Series。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Column1': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape'],
        'Column2': ['I like apple', 'I hate banana', 'I love orange', 'I dislike grape']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式匹配根据另一列的值为另一列设置布尔值
df['Column3'] = df['Column2'].str.contains(r'apple|orange')

print(df)

输出结果如下：

  Column1          Column2  Column3
0   apple    I like apple     True
1  banana   I hate banana    False
2  orange  I love orange     True
3   grape  I dislike grape   False

在上述示例中，我们使用了正则表达式apple|orange来匹配Column2中的字符串，如果字符串中包含"apple"或"orange"，则在Column3中设置为True，否则设置为False。

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