Pandas如何根据DataFrame列是否含Pasta新增列完成0/1打分

现有存储餐食数据的DataFrame，其中Component列记录每份餐食的组成成分，示例数据如下：

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| ID |      Component              |
---------------------------------- 
| 1  |      Vegetables             |                                          
| 2  |      Pasta                  |                                               
| 3  |      Pasta, Vegetables      |                                         
| 4  |      Pulses, Vegetables     |                                         
| 5  |      Meat, Pasta, Vegetables|                                      
| 6  |      Meat, Vegetables       |                                        
| 7  |      Pulses                 |                                        
| 8  |      Meat                   |                                           
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需要新增打分列：餐食包含Pasta则赋值为1，不包含则赋值为0，即ID为2、3、5的记录得1分，其余记录得0分，要求代码仅匹配独立的'Pasta'术语，避免误匹配。

直接使用pandas自带的字符串正则匹配方法即可，通过单词边界符保证仅匹配独立的Pasta术语，不会把包含Pasta字符的其他长单词（如PastaSauce）误判为命中，代码如下：

# 为DataFrame新增打分列
df['pasta_score'] = df['Component'].str.contains(r'\bPasta\b', regex=True).astype(int)

代码逻辑说明：

• str.contains()用于对Series每一行做字符串匹配，传入正则r'\bPasta\b'中的\b是单词边界标识，只会匹配独立出现的Pasta术语
• .astype(int)将匹配返回的布尔值True/False直接转换为整数1/0，正好对应打分规则

如果你的Component列成分统一用逗号分隔，也可以用拆分后精准判断的写法，效果完全一致：

df['pasta_score'] = df['Component'].apply(
    lambda x: 1 if 'Pasta' in [item.strip() for item in x.split(',')] else 0
)

运行后得到的结果完全符合预期：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者COOKIE1994