lambda函数内无法使用isin方法吗？为何Series调用却正常？

这个报错本质是你搞混了两类不同对象的可用方法：

• apply(lambda x: ...) 逐行运行时，lambda拿到的x是列里的单个元素值，你的Col1存的是普通Python字符串，str类型本身根本没有isin方法，自然会抛出'str' object has no attribute 'isin'的错误。
• 你能正常运行的过滤代码df[df["Col1"].isin(mylist)]可以生效，是因为这里调用isin的主体是整列——也就是pandas的Series对象，isin是pandas专门给批量列操作设计的方法，只能作用在整列的数组结构上，根本没法给单个字符串用。

• 首推效率最高的批量写法：完全没必要逐行apply，直接用Series自带的isin批量计算即可，代码为：
  df["Col2"] = df["Col1"].isin(mylist).astype(int)
  这种写法对大表的运行速度比逐行apply快几十倍，逻辑也更简洁：Series的isin会返回和列长度一致的布尔序列，把布尔值转成整数，就刚好实现“匹配到列表内容记1、未匹配到记0”的效果。
• 如果你一定要用逐行lambda的写法做复杂逻辑，只要把判断方式换成Python原生的成员判断即可，代码为：
  df["Col2"] = df["Col1"].apply(lambda x: 1 if x in mylist else 0)

场景记忆技巧

• 要对整列做批量匹配判断：用pandas Series的.isin(比对集合)
• 要对单个元素做是否在列表内的判断：用Python原生的元素 in 比对集合

内容的提问来源于stack exchange，提问作者42piratas