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在这里学习 Python，非常感谢您对此的任何帮助。我的问题场景是，有 2 个数据框A和B包含名称的列（名称和标志）列表。

ExDF = pd.DataFrame({'Name' : ['Smith','John, Alex','Peter Lin','Carl Marx','Abhraham Moray','Calvin Klein'], 'Flag':['False','False','False','False','False','False']})

SnDF = pd.DataFrame({'Name' : ['Adam K ','John Smith','Peter Lin','Carl Josh','Abhraham Moray','Tim Klein'], 'Flag':['False','False','False','False','False','False']})

Flag 的初始值为 False。

第 1 点：我需要翻转两个数据框中的名称，即。Adam Smith 到 Smith Adam 并将翻转名称保存在两个数据框中的另一个新列中。- 这部分完成了。

第 2 点：然后A 数据框的原始名称和翻转名称都应检查B 数据框原始名称和翻转名称。如果它在两个数据框中都找到了标志列，则应该由 True 更新。

我编写了代码，但它对两个数据帧都进行了一对一的检查，例如A[0]to B[0]，A[1]to B[1]，但我需要检查A[0]B 数据帧的所有记录的记录。

请帮助我！

尝试过的代码如下：

import numpy as np

import pandas as pd

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

ExDF_swap = ExDF["Swap"] = ExDF["Name"].apply(lambda x: " ".join(reversed(x.split()))) 
SnDF_swap = SnDF["Swap"] = SnDF["Name"].apply(lambda x: " ".join(reversed(x.split()))) 
ExDF_swap =  pd.DataFrame(ExDF_swap)
SnDF_swap =  pd.DataFrame(SnDF_swap)

vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(ExDF_swap.Name)
Y = vect.transform(SnDF_swap.Name)

res = np.ravel(np.any((X.dot(Y.T) > 1).todense(), axis=1))
pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vect.get_feature_names())
pd.DataFrame(Y.toarray(), columns=vect.get_feature_names())

ExDF["Flag"] = np.ravel(np.any((X.dot(Y.T) > 1).todense(), axis=1))
SnDF["Flag"] = np.ravel(np.any((X.dot(Y.T) > 1).todense(), axis=1))
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你可以试试isin()- 熊猫：

import pandas as pd

ExDF = pd.DataFrame({'Name' : ['Smith','John, Alex','Peter Lin','Carl Marx','Abhraham Moray','Calvin Klein'], 'Flag':['False','False','False','False','False','False']})
SnDF = pd.DataFrame({'Name' : ['Adam K ','John Smith','Peter Lin','Carl Josh','Abhraham Moray','Tim Klein'], 'Flag':['False','False','False','False','False','False']})

print(ExDF)
print(SnDF)

ExDF["Swap"] = ExDF["Name"].apply(lambda x: " ".join(reversed(x.split())))
SnDF["Swap"] = SnDF["Name"].apply(lambda x: " ".join(reversed(x.split())))

print(ExDF)
print(SnDF)

ExDF['Flag'] = ExDF.Name.isin(SnDF.Name)
SnDF['Flag'] = SnDF.Name.isin(ExDF.Name)

print(ExDF)
print(SnDF)
于 2018-07-20T11:12:39.577 回答