Làm cách nào để kiểm tra xem một chuỗi có chứa một trong các chuỗi con trong danh sách, bằng gấu trúc không?

Có chức năng nào tương đương với sự kết hợp của df.isin()và df[col].str.contains()không?

Ví dụ: giả sử tôi có bộ truyện s = pd.Series(['cat','hat','dog','fog','pet'])và tôi muốn tìm tất cả những nơi scó bất kỳ bộ sách nào trong số đó ['og', 'at'], tôi muốn lấy mọi thứ trừ 'thú cưng'.

Tôi có một giải pháp, nhưng nó không phù hợp:

searchfor = ['og', 'at']
found = [s.str.contains(x) for x in searchfor]
result = pd.DataFrame[found]
result.any()

Có cách nào tốt hơn để làm điều này?

Một tùy chọn chỉ là sử dụng |ký tự regex để cố gắng khớp từng chuỗi con trong các từ trong Chuỗi của bạn s(vẫn đang sử dụng str.contains).

Bạn có thể xây dựng regex bằng cách nối các từ searchforvới |:

>>> searchfor = ['og', 'at']
>>> s[s.str.contains('|'.join(searchfor))]
0    cat
1    hat
2    dog
3    fog
dtype: object

Như @AndyHayden lưu ý trong các ý kiến dưới đây, chăm sóc nếu chuỗi con của bạn có ký tự đặc biệt như $và ^mà bạn muốn kết hợp theo nghĩa đen. Các ký tự này có ý nghĩa cụ thể trong ngữ cảnh của cụm từ thông dụng và sẽ ảnh hưởng đến việc đối sánh.

Bạn có thể làm cho danh sách các chuỗi con của mình an toàn hơn bằng cách thoát các ký tự không phải chữ và số bằng re.escape:

>>> import re
>>> matches = ['$money', 'x^y']
>>> safe_matches = [re.escape(m) for m in matches]
>>> safe_matches
['\\$money', 'x\\^y']

Các chuỗi có trong danh sách mới này sẽ khớp với từng ký tự khi được sử dụng với str.contains.

Bạn có thể sử dụng str.containsmột mình với mẫu regex bằng cách sử dụng OR (|):

s[s.str.contains('og|at')]

Hoặc bạn có thể thêm chuỗi vào dataframesau đó sử dụng str.contains:

df = pd.DataFrame(s)
df[s.str.contains('og|at')] 

Đầu ra:

0 cat
1 hat
2 dog
3 fog 

Đây là một lambda một dòng cũng hoạt động:

df["TrueFalse"] = df['col1'].apply(lambda x: 1 if any(i in x for i in searchfor) else 0)

Đầu vào:

searchfor = ['og', 'at']

df = pd.DataFrame([('cat', 1000.0), ('hat', 2000000.0), ('dog', 1000.0), ('fog', 330000.0),('pet', 330000.0)], columns=['col1', 'col2'])

   col1  col2
0   cat 1000.0
1   hat 2000000.0
2   dog 1000.0
3   fog 330000.0
4   pet 330000.0

Áp dụng Lambda:

df["TrueFalse"] = df['col1'].apply(lambda x: 1 if any(i in x for i in searchfor) else 0)

Đầu ra:

    col1    col2        TrueFalse
0   cat     1000.0      1
1   hat     2000000.0   1
2   dog     1000.0      1
3   fog     330000.0    1
4   pet     330000.0    0