如何比较每列文本值？
How to compare between each columns text value?
我想与 python 中的每一列进行比较。
例如：
no.
name
name_convert
contains
0
applepie
apple
True
1
applepie
strawberry
False
2
bananashake
banana
True
3
bananashake
banana
True
我想创建 contains 列。它定义了每列的比较结果（name 与 name_convert）。 applepie (in name) 包含 apple(in name_convert) string.
如果 name_convert 是 name 的子字符串，我如何创建一个包含 True 的新列？
这是我的尝试：
data['contains'] = data['name'].isin(data['name_convert'])
您可以使用 list comprehension 和 zip 函数来完成：
df['contains']=[i in j for i,j in zip(df['name_convert'],df['name'])]
: df
Out[10]:
no. name name_convert contains
0 0 applepie apple True
1 1 applepie strawberry False
2 2 bananashake banana True
3 3 bananashake banana True
我想与 python 中的每一列进行比较。
例如：
| no. | name | name_convert | contains |
|---|---|---|---|
| 0 | applepie | apple | True |
| 1 | applepie | strawberry | False |
| 2 | bananashake | banana | True |
| 3 | bananashake | banana | True |
我想创建 contains 列。它定义了每列的比较结果（name 与 name_convert）。 applepie (in name) 包含 apple(in name_convert) string.
如果 name_convert 是 name 的子字符串，我如何创建一个包含 True 的新列？
这是我的尝试：
data['contains'] = data['name'].isin(data['name_convert'])
您可以使用 list comprehension 和 zip 函数来完成：
df['contains']=[i in j for i,j in zip(df['name_convert'],df['name'])]
: df
Out[10]:
no. name name_convert contains
0 0 applepie apple True
1 1 applepie strawberry False
2 2 bananashake banana True
3 3 bananashake banana True