如何将Pandas DataFrame中列表列元素与同表另一列进行比对

现有一个Pandas DataFrame，所有列的数据类型均为object。需求是：遍历每行的column_1（存储列表），检查column_2的值是否存在于该行的column_1列表中，新增flag列标记结果（存在为True，不存在为False）。

原DataFrame结构 #

期望结果 #

解决方案 #

方法1：使用apply + lambda表达式 #

这是最直观的实现方式，按行遍历检查：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    'column_1': [['value_1', 'value_2', 'value_3'],
                 ['value_1', 'value_2', 'value_3'],
                 ['value_1', 'value_2', 'value_3']],
    'column_2': ['value_2', 'value_3', 'value_7']
})

# 生成flag列
df['flag'] = df.apply(lambda row: row['column_2'] in row['column_1'], axis=1)

方法2：列表推导式（更高效） #

如果处理大数据量，列表推导式的执行效率远高于apply：

df['flag'] = [col2_val in col1_list for col1_list, col2_val in zip(df['column_1'], df['column_2'])]

特殊情况处理：column_1是字符串形式的列表 #

如果column_1存储的是字符串（比如"[value_1,value_2,value_3]"），需要先将其解析为实际列表：

import ast

# 解析字符串为列表
df['column_1'] = df['column_1'].apply(ast.literal_eval)
# 再生成flag列
df['flag'] = [col2_val in col1_list for col1_list, col2_val in zip(df['column_1'], df['column_2'])]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juan Almada