pandas数据帧检查列是否包含另一列中存在的字符串

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。在pandas中，数据以DataFrame的形式进行组织和操作。

要检查pandas数据帧中的列是否包含另一列中存在的字符串，可以使用以下方法：

使用str.contains()方法：该方法用于检查字符串是否包含指定的子字符串。可以通过指定regex=False参数来关闭正则表达式匹配。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'col2': ['apple pie', 'banana bread', 'orange juice']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查col2中的字符串是否包含col1中的字符串
df['col1_in_col2'] = df['col2'].str.contains(df['col1'], regex=False)

print(df)

输出结果如下：

      col1           col2  col1_in_col2
0    apple      apple pie          True
1   banana   banana bread          True
2   orange  orange juice          True

使用apply()方法：该方法可以对数据帧中的每一行或每一列应用自定义函数。可以定义一个函数来检查字符串是否包含指定的子字符串，并使用apply()方法将该函数应用到数据帧的相应列上。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'col1': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'col2': ['apple pie', 'banana bread', 'orange juice']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来检查字符串是否包含指定的子字符串
def check_string(row):
    return row['col1'] in row['col2']

# 使用apply方法将函数应用到数据帧的相应列上
df['col1_in_col2'] = df.apply(check_string, axis=1)

print(df)

输出结果如下：

      col1           col2  col1_in_col2
0    apple      apple pie          True
1   banana   banana bread          True
2   orange  orange juice          True

以上是两种常用的方法来检查pandas数据帧中的列是否包含另一列中存在的字符串。根据具体的业务需求和数据情况，选择适合的方法进行处理。

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