如何比较Python dataframe中的子字符串以创建新列？

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（dataframe）。要比较dataframe中的子字符串并创建新列，可以使用pandas的apply函数结合lambda表达式来实现。

下面是一个示例代码，演示如何比较dataframe中的子字符串以创建新列：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Amy'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于比较子字符串
def compare_substring(text, substring):
    if substring in text:
        return True
    else:
        return False

# 使用apply函数和lambda表达式创建新列
df['Has_Substring'] = df['Name'].apply(lambda x: compare_substring(x, 'oh'))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   Name  Age      City  Has_Substring
0  John   25  New York           True
1  Mike   30    London          False
2  Sarah  35     Paris          False
3  Amy    40     Tokyo          False

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据框。然后，定义了一个函数compare_substring，该函数接受一个字符串和一个子字符串作为参数，并返回子字符串是否存在于字符串中的布尔值。接下来，使用apply函数和lambda表达式将该函数应用于Name列的每个元素，以创建一个新的Has_Substring列，该列指示每个姓名是否包含子字符串"oh"。

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