如何检查Pandas DataFrame值是否匹配字典规则并生成exist_or_not列

核心逻辑 #

• 逐行匹配supplierid从参考字典中取对应允许的name列表
• 校验当前行name是否在允许列表内，匹配填yes，不匹配填no

代码实现 #

首先导入依赖、构造示例数据和参考字典：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'orderid': [101, 102, 103],
    'supplierid': [1, 1, 2],
    'name': ['x', 'z', 'x']
})

# 参考校验字典
ref_dict = {1: {'name': ['x', 'y']}, 2: {'name': ['z']}}

方法1：逐行apply判断（逻辑直观，适合小数据量） #

df['exist_or_not'] = df.apply(
    lambda row: 'yes' if row['name'] in ref_dict[row['supplierid']]['name'] else 'no',
    axis=1
)

方法2：预构造映射再判断（性能更高，适合大数据量） #

# 提前提取供应商到允许名称列表的映射，减少重复取值操作
supplier_name_map = {sid: val['name'] for sid, val in ref_dict.items()}
# 把允许列表映射到DataFrame中再判断
df['exist_or_not'] = df.apply(
    lambda x: 'yes' if x['name'] in supplier_name_map[x['supplierid']] else 'no',
    axis=1
)

输出结果验证 #

运行后输出df即可得到预期结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maxima