pandas 如何在 Dataframe 中使用pythons in operator搜索字符串并在同一 Dataframe 的新列中返回布尔值

vlf7wbxs 于 2023-01-28 发布在 Python

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我有一个包含电影数据的 Dataframe df。x1c 0d1x。
我想在df中创建一个名为“drama_movie”的新列，其中包含的值为True，表示电影是Drama，如果不是，则为False。
我尝试了以下代码：df["drama_movie"]=df['listed_in'].isin(["Dramas"])

〉但是我在drama_movie列中接收到的所有内容都是False。
当我尝试下面的代码：df["drama_movie"]=df.apply(lambda x: x['listed_in'] in x['Dramas'], axis=1)
〉我收到一个键错误“戏剧”
以下代码有效：df["drama_movie"] = df['listed_in'].str.contains('Dramas', case=False, na=False)
〉但是我需要在operator中使用python，不知怎么的我就卡住了。有什么建议吗？谢谢你的帮助

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75232176/how-to-use-pythons-in-operator-in-a-dataframe-to-search-for-a-string-and-return

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按热度按时间

kqqjbcuj1#

您可以拆分字符串，然后分解列表，然后只保留符合条件的行：

drama_movies = (df.loc[df['listed_in'].str.split(',').explode()
                                      .loc[lambda x: x.isin(['Dramas'])].index])

此处不要使用apply或使用理解：

drama_movies = df[['Dramas' in s.split(',') for s in df['listed_in']]]

# For 200 rows
# apply: 1.16 ms ± 20.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
# comprehension: 156 µs ± 262 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

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