确定 pandas 序列的元素是否包含不同序列的元素作为子字符串

Question

鉴于以下情况：

s1 = pd.Series(["onee", "twoo", "threee", "fourr"])
s2 = pd.Series(["one", "two"])

如何找到 s3 作为 [True, True, False, False]。

对于 s1 中的每个元素，如果 s2 中的元素是 substring s3 对应的元素应该是 True.

注意 - 列表大小可能会有所不同，因此解决方案取决于是否存在 s2 中设置的元素数量不可行。

我有以下方案，我认为可行，但我认为这不是一个很好的解决方案

s1 = pd.Series(["onee", "twoo", "threee", "fourr"])
s2 = pd.Series(["one", "two"])

res = []
for s_2 in s2:
    for s_1 in s1:
        if s_2 in s_1:
            res.append(1)
        else:
            res.append(0)

solution = np.array(res).reshape((2, len(s1))).sum(axis=0)

这导致

array([1, 1, 0, 0])

Answer 1

使用

s1.str.contains('|'.join(s2.str.replace('|', ''))).astype(int).values

输出

array([1, 1, 0, 0])

确定 pandas 序列的元素是否包含不同序列的元素作为子字符串

Determine whether elements of a pandas sequence contain elements of a different sequence as substrings

python

numpy

string-matching

pandas