如何在pandas dataframe中基于A列包含B列的条件创建新列C

错误原因 #

你之前使用的isin()方法的作用是判断A列的每个完整值是否存在于B列的所有值组成的集合中，并不是逐行判断当前行的A列字符串是否包含当前行的B列内容，因此无法得到预期结果。

正确实现方法 #

方法1：列表推导式（效率更高，推荐大多数场景使用） #

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame({'A':['Mary, Tom, Steve','Mary, Kim','Petr, Steve','Petr, Mary'],
                 'B':['Kim','Kim','Kim','Mary']})

# 逐行判断B列内容是否在A列字符串中
df['C'] = np.where([b in a for a, b in zip(df['A'], df['B'])], 'OK', 'Not OK')

最终输出结果：

方法2：apply逐行判断（写法更直观，适合小数据量场景） #

df['C'] = np.where(df.apply(lambda x: x['B'] in x['A'], axis=1), 'OK', 'Not OK')

两种方法得到的结果完全一致，你可以根据实际数据量选择合适的写法。

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