如何在Pandas中使用.isin()和列表基于多列创建新单列

实现代码 #

你可以通过堆叠待检查列+分组提取匹配值的方式生成Category列，完整实现如下：

KRUG = ['Gold Krug', 'Silver Krug', 'Gold Maple','Gold Eagle']
# 确认此处列名和实际数据一致，你原有代码中COL4后有多余空格，注意修正
check_cols = ['COL1', 'COL2', 'COL3', 'COL4']

# 提取每行匹配到的KRUG值
df['Category'] = df[check_cols].stack()[lambda x: x.isin(KRUG)].groupby(level=0).first()

# 筛选有效行并保留指定列
df_result = df[df['Category'].notna()][['i', 'Category', 'Revenue', 'QTY', 'Products']].reset_index(drop=True)

逻辑说明 #

1. 先把COL1到COL4四列从宽表转为长表（stack操作），得到「原行索引+列名」为二级索引，列值为值的Series
2. 过滤出值属于KRUG列表的条目
3. 按原行索引分组取第一个匹配值（如果单条数据存在多个匹配项，可以调整为用','.join拼接所有匹配值），赋值给Category列
4. 过滤掉Category为空的行，提取需要的字段即可得到你要的结果

如果你的数据存在单条多匹配的场景，只需要把groupby后的first()改为apply(lambda x: ','.join(x))即可同时保留所有匹配值。

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