在 Pandas 数据框中检查一列并返回另一列

Question

我有一个这样的数据框：

   Title                Participants

0  ShowA            B. Smith,C. Ball

1  ShowB                   T. Smooth

2  ShowC  K. Dulls,L. Allen,B. Smith

我,在 Participants 列中拆分并为每个单元格创建一个列表。接下来，我检查每个列表中的特定参与者。在这个例子中，我正在检查B. Smith或者K. Dulls

for item in df['Participants']:

    listX = item.split(',')

    if 'B. Smith' in listX or 'K. Dulls' in listX:

        print(listX)

这将返回：

['B. Smith', 'C. Ball']

['K. Dulls', 'L. Allen', 'B. Smith']

1）我猜在我的if声明中有一种更简洁的方法来检查多个参与者。我喜欢任何建议。

2）这是我一直在转圈的地方，我如何返回与我返回Title的列表相关联的？

在这个例子中，我想返回：

ShowA

ShowC

设置代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'Title': ['ShowA', 'ShowB', 'ShowC'],

                        'Participants': ['B. Smith,C. Ball', 'T. Smooth', 'K. Dulls,L. Allen,B. Smith']})

target_participants = ['B. Smith', 'K. Dulls']

Answer 1

get_dummies您可以使用pandas.Series.str.get_dummies并创建一个数据框，其中列是名称所在位置的布尔表达式。dummies = df.Participants.str.get_dummies(',').astype(bool)dummies   B. Smith  C. Ball  K. Dulls  L. Allen  T. Smooth0      True     True     False     False      False1     False    False     False     False       True2      True    False      True      True      False然后我们可以找到你的结果df.loc[dummies['B. Smith'] | dummies['K. Dulls'], 'Title']0    ShowA2    ShowCName: Title, dtype: objectcontains否则，您可以使用pandas.Series.str.contains. 首先，我们需要在列表中指定您要查找的人员，然后构造一个字符串以用作正则表达式。people_to_look_for = ['B. Smith', 'K. Dulls']pattern = '|'.join(people_to_look_for)mask = df.Participants.str.contains(pattern)df.loc[mask, 'Title']0    ShowA2    ShowCName: Title, dtype: object

Answer 2

我不确定这样做的性能会有多好，尽管我认为如果您将'Participants'列的元素保留为列表，那么投资是值得的。import pandas as pddf = pd.DataFrame(data={'Title': ['ShowA', 'ShowB', 'ShowC'],                        'Participants': ['B. Smith,C. Ball', 'T. Smooth', 'K. Dulls,L. Allen,B. Smith']})target_participants = {'B. Smith', 'K. Dulls'}df['Participants'] = df['Participants'].str.split(',')print(df, end='\n\n')contains_parts = ~df['Participants'].map(target_participants.isdisjoint)print(contains_parts)输出：   Title                    Participants0  ShowA             [B. Smith, C. Ball]1  ShowB                     [T. Smooth]2  ShowC  [K. Dulls, L. Allen, B. Smith]0     True1    False2     TrueName: Participants, dtype: bool