python - 在 Pandas Dataframe 中检查一列并返回另一列

Question

我有一个像这样的数据框:

   Title                Participants
0  ShowA            B. Smith,C. Ball
1  ShowB                   T. Smooth
2  ShowC  K. Dulls,L. Allen,B. Smith

我在“参与者”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。在此示例中，我正在检查 B.史密斯或K.沉闷

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) 我猜想在我的 if 语句中有一种更简洁的方法来检查多个参与者。我很乐意接受任何建议。

2)这是我一直在转圈的地方，如何返回与我返回的列表关联的Title？

在此示例中，我想返回:

ShowA
ShowC

<小时/>

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 bool 表达式。

dummies = df.Participants.str.get_dummies(',').astype(bool)
dummies

   B. Smith  C. Ball  K. Dulls  L. Allen  T. Smooth
0      True     True     False     False      False
1     False    False     False     False       True
2      True    False      True      True      False

然后我们就可以找到您的结果

df.loc[dummies['B. Smith'] | dummies['K. Dulls'], 'Title']

0    ShowA
2    ShowC
Name: Title, dtype: object

<小时/>

包含

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    ShowA
2    ShowC
Name: Title, dtype: object