如何判断Pandas某列的值是否存在于另一列的列表字符串中？

原始数据 #

现有如下Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'List': ['[7%, 9%, 30%]', '[9%, 30%]', '[7%]'], 'Value' :  ['7%', '0%', '7%']})

初始表格输出：

List            Value
[7%, 9%, 30%]   7%
[9%, 30%]       0%
[7%]            7% 

需求说明 #

新增一列CTRL，用于判断每行的Value值是否存在于对应行List列的列表字符串中，预期输出如下：

List            Value  CTRL
[7%, 9%, 30%]   7%     True
[9%, 30%]       0%     False
[7%]            7%     True

尝试的错误代码 #

用户尝试过以下代码但未成功：

df['CTRL'] = np.where([item for item in df['List']] == df['Value'], True, False)

可行解决方法 #

方法1：直接字符串包含判断 #

利用字符串的包含特性快速判断，注意转义正则特殊字符%：

# 向量化操作，转义%避免正则匹配错误
df['CTRL'] = df['List'].str.contains(df['Value'].str.replace('%', r'\%'), regex=True)

或者用apply逐行判断：

df['CTRL'] = df.apply(lambda row: row['Value'] in row['List'], axis=1)

方法2：转为列表后精准判断 #

如果需要避免类似77%被误判为包含7%的情况，可先将List列的字符串转为实际列表再判断：

# 处理List列，去掉首尾[]并分割为字符串列表
df['List_processed'] = df['List'].str.strip('[]').str.split(', ')
# 判断Value是否在处理后的列表中
df['CTRL'] = df.apply(lambda row: row['Value'] in row['List_processed'], axis=1)
# 可选：删除临时处理列
df.drop('List_processed', axis=1, inplace=True)

结果验证 #

运行上述任意方法后，输出符合预期：

print(df)

输出：

List Value  CTRL
0  [7%, 9%, 30%]    7%   True
1      [9%, 30%]    0%  False
2           [7%]    7%   True

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A2N15