我在 Python Pandas 中有 DataFrame，如下所示：
col1 | description
---------- |-----------
John Simon |John Simon red
Terry Juk |green Terry Juk
John Bravo |John Bravo brown
Ann Still |orange Ann Still
bad_list = ["red", "green"]
我只需要从“col1”中选择这些人，这些人在“description”列中的“col”和其他内容（不管之前或之后）中具有价值，但其他内容不能来自 bad_list。
所以我只需要选择 John Bravo 和 Ann Still，因为它们在“description”列中具有来自“col1”的值，并且在“description”列中没有带有其名称的 bad_list 单词。
如何在 Python Pandas 中做到这一点？
【问题讨论】：
试试：
bad_list = ["red", "green"]
mask = df["description"].str.contains(r"|".join(bad_list))
print(df.loc[~mask, "col1"])
打印：
2 John Bravo
3 Ann Still
Name: col1, dtype: object
编辑：检查来自col1 的值是否在描述中：
bad_list = ["red", "green"]
mask1 = df["description"].str.contains(r"|".join(bad_list))
mask2 = df.apply(lambda x: x["col1"] in x["description"], axis=1)
print(df.loc[~mask1 & mask2, "col1"])
EDIT2：忽略大小写：
import re
bad_list = ["RED", "green"]
mask1 = df["description"].str.contains(r"|".join(bad_list), flags=re.I)
mask2 = df.apply(lambda x: x["col1"] in x["description"], axis=1)
print(df.loc[~mask1 & mask2, "col1"])
【讨论】：