如何比较两个数据框列以查看一列中的值是否在另一列的对象中

Question

我想比较数据框中的两个不同列（称为 station_programming_df）。我有一个包含整数的数据框列（称为“facility_id”）。我有第二个数据框列，其中包含一个数据框对象（其中包含一系列整数）（称为 'parsed_final_participant_val'）。我想查看第一列中的整数是否在具有数据框对象的列（第二列）中。如果为真，我想在新列中返回“1”（即“master_color”）

我尝试了各种方法，包括使用 python 的“isin”函数，它不会返回错误，但也不会返回正确的数量。我也尝试过转换数据类型，但没有成功。

station_programming_df['master_color']=np.where(station_programming_df['facility_id'].isin(station_programming_df['final_participants_val']),1,0 )

这是我使用的数据框的样子：

数据：

facility_id,final_participants_val,master_color
35862,"62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571",0
35396,"62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571",0

虽然没有返回错误消息，但我没有找到任何匹配项。第二行应该在 master_color 列中返回“1”。

我想知道它是否与它如何解释系列有关 (final_participants_val)

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用DataFrame.apply:

station_programming_df['master_color']=station_programming_df.apply(lambda x:  1 if str(x['facility_id']) in x['final_participants_val'] else 0,axis=1)
print(df)

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   facility_id                          final_participants_val  master_color
0        35862  62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571             0
1        35396  62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571             1

Answer 2

您可以使用df.apply 和in。

station_programming_df['master_color'] = station_programming_df.apply(lambda x: str(x.facility_id) in x.final_participants_val, axis=1)

  facility_id                          final_participants_val  master_color
0        35862  62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571         False
1        35396  62469,33894,33749,34847,21656,35396,4624,69571          True