部分匹配 2 列与另一列的条件

Question

问题陈述

想要str.contains在具有条件的 df 列之间进行到具有以下条件的另一列

1. 1st 想看到1_Match或者1_1_Match是 Yes 或 No，如果是 No 则2_Match变得不适用

2. 如果 1_Match 为Yes或 1_1_Match 为 Yes，则要检查Country(EU) 是否在/包含Nation(Europe)。如果是，则2_Match变为是

3. 如果Country(APAC) 和Nation(India)之间不包含或不存在部分匹配，则2_Match变为No

DF1

Country          Nation         1_Match   1_1_Match

EU               Europe         Yes       No

MA               MACOPEC        No        No

APAC             INDIA          Yes       No

COPEC            MACOPEC        No        Yes

COPEC            India          No        Yes 

预期输出：

DF1

Country       Nation           1_Match       1_1_Match   2_Match

EU            Europe             Yes           No        Yes

MA            MACOPEC            No            No        Not Applicable

APAC          INDIA              Yes           No        No

COPEC         MACOPEC            No            Yes       Yes

Copec         India              No            Yes       No

代码（不工作）：我正在为条件 2 和 3 编写代码，但它抛出错误，然后我也想适应条件 1

df1['2_Match']  = np.where(df1['Country'].str.strip().str.lower().str.contains(df1['Nation'].str.strip().str.lower().astype(str)),'Yes','No')

Answer 1

numpy.select与列表理解一起使用，in用于检查列之间的子字符串：m1 = df['1_Match'] == 'No'm2 = [c.lower() in n.lower() for c, n in zip(df['Country'], df['Nation'])]masks = [m1, m2]vals = ['Not Applicable','Yes']df['2_Match'] = np.select(masks, vals, default='No')print (df)  Country   Nation 1_Match         2_Match0      EU   Europe     Yes             Yes1      MA  MACOPEC      No  Not Applicable2    APAC    INDIA     Yes              No编辑：m1 = df['1_Match'] == 'No'm2 = [c.lower() in n.lower() for c, n in zip(df['Country'], df['Nation'])]m3 = df['1_1_Match'] == 'Yes'masks = [m3, m1, m2]vals = ['Yes', 'Not Applicable','Yes']df['2_Match'] = np.select(masks, vals, default='No')print (df)  Country   Nation 1_Match 1_1_Match         2_Match0      EU   Europe     Yes        No             Yes1      MA  MACOPEC      No        No  Not Applicable2    APAC    INDIA     Yes        No              No3   COPEC  MACOPEC      No       Yes             Yes编辑2：masks = [m1 & ~m3, m2]vals = ['Not Applicable','Yes']print (df)  Country   Nation 1_Match 1_1_Match         2_Match0      EU   Europe     Yes        No             Yes1      MA  MACOPEC      No        No  Not Applicable2    APAC    INDIA     Yes        No              No3   COPEC  MACOPEC      No       Yes             Yes4   COPEC  India        No       Yes             No