如何用Pandas内置方法判断DataFrame子串是否在指定字符串中？

要实现需求，你可以使用Pandas的Series.apply()方法，结合lambda表达式判断每个子串是否存在于目标字符串中，这属于Pandas内置方法的范畴：

import pandas as pd

word = 'analphabetic'
df = pd.DataFrame({'substring': list('abcdefgh') + ['ab', 'phobic']})

# 添加目标列
df['analphabetic'] = df['substring'].apply(lambda s: s in word)

print(df)

运行后输出结果与预期一致：

substring  analphabetic
0         a          True
1         b          True
2         c          True
3         d         False
4         e          True
5         f         False
6         g         False
7         h          True
8         ab         True
9     phobic         False

另外也可以利用str.contains()的反向思路，构造包含所有子串的正则模式实现，但子串数量较多时效率不如前者：

import re

pattern = '|'.join(re.escape(s) for s in df['substring'])
df['analphabetic'] = pd.Series([word]*len(df)).str.contains(pattern).groupby(df['substring']).transform('first')

第一种方法更简洁直观，完全符合需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T C Molenaar