使用Python Lambda函数实现列值匹配结果二值化（非零转1）

计算二值结果：判断Pandas DataFrame两列中是否存在至少一个匹配项，存在则返回1，不存在则返回0。

最小可复现示例（MRE） #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':['a|b|c','a|b|c','a|b|c'],'col2':['b|d|e|a','d|e|f','a']})
# 当前代码仅计算交集长度，未转换为二值结果
df['new'] = df[['col1','col2']].apply(lambda x: len(set(x['col1'].split('|')).intersection(set(x['col2'].split('|')))),axis=1)

目标结果 #

期望得到包含二值结果的DataFrame：

pd.DataFrame({'col1':['a|b|c','a|b|c','a|b|c'],'col2':['b|d|e|a','d|e|f','a'],'new':[1,0,1]})

解决方案 #

通过在apply的lambda表达式中增加条件判断，将交集长度≥1的结果转为1，否则转为0：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':['a|b|c','a|b|c','a|b|c'],'col2':['b|d|e|a','d|e|f','a']})
df['new'] = df[['col1','col2']].apply(lambda x: 1 if len(set(x['col1'].split('|')).intersection(set(x['col2'].split('|')))) >=1 else 0, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank