检查一列中的字符串是否包含在同一行中另一列的字符串中

问题描述：

我有一个像这样的数据框：

RecID| A  |B
----------------
1    |a   | abc 
2    |b   | cba 
3    |c   | bca
4    |d   | bac 
5    |e   | abc

我想在 A 和 B 中创建另一列 C，使得对于同一行，如果 A 列中的字符串包含在 B 列的字符串中，则 C = True，如果不包含，则 C = False。

我正在寻找的示例输出是这样的：

RecID| A  |B    |C 
--------------------
1    |a   | abc |True
2    |b   | cba |True
3    |c   | bca |True
4    |d   | bac |False
5    |e   | abc |False

有没有办法在 pandas 中快速完成此操作而不使用循环？

解决方案 1：

你apply需要in：

df['C'] = df.apply(lambda row: row.A in row.B, axis=1)
print(df)

   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

另一个使用列表理解的解决方案更快，但不能有NaNs：

df['C'] = [row[0] in row[1] for row in zip(df['A'], df['B'])]
print(df)

   RecID  A    B      C
0      1  a  abc   True
1      2  b  cba   True
2      3  c  bca   True
3      4  d  bac  False
4      5  e  abc  False

解决方案 2：

如果您正在将字符串与字符串进行比较并获取类型错误，则可以像这样编写代码：

df['C'] = df.apply(lambda x: str(x.A) in str(x.B), axis=1)

解决方案 3：

我无法得到 @jezreal 提供的答案来处理第一列中的 None。对列表理解进行轻微修改即可处理它：

[a in b if a is not None else False for a,b in zip(df['A'], df['B'])]