使用any()函数判断DataFrame列含列表任意字符串是否正确

你当前写的实现存在两处错误，无法得到正确结果：

• 代码中df = {'number' : '22,33,0' , '33' , '22,0'}不是合法的Python字典，更不是Pandas DataFrame结构，字典要求键值成对出现，这段代码运行会直接抛出语法错误。
• 即使正确构造了DataFrame，直接写item in df['number']是判断item是否存在于Series的索引中，而非判断单元格内容是否包含目标字符串，返回结果完全不符合预期。

你提到的any(item in 待检测字符串 for item in list_1)写法本身逻辑是成立的，但仅适用于单个字符串的检测，不能直接套在DataFrame的列对象上。

示例参考 #

对应你截图中的DataFrame结构：

正确的代码实现如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
list_1 = ['22','33','44']
df = pd.DataFrame({
    'number': ['22,33,0', '33', '22,0']
})

方案1：子串匹配（写法简洁） #

如果不需要严格匹配逗号分隔的完整值，只要单元格内容包含列表内的任意子串就判定为存在，可以用正则匹配的方式：

has_target = df['number'].str.contains('|'.join(list_1)).any()

代码中'|'.join(list_1)会生成正则规则22|33|44，匹配任意一个目标字符串，最后用.any()判断是否存在至少一个匹配项。

方案2：精确匹配（避免子串误判） #

如果需要匹配逗号分隔后的完整值，避免出现单元格值为222时被误判为包含22的情况，可以先拆分字符串再判断：

has_target = df['number'].apply(
    lambda cell_val: any(item in cell_val.split(',') for item in list_1)
).any()

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