Новые столбцы Dataframe, чтобы узнать, содержит ли строка текст заголовка столбца

2 столбца данных в качестве первого снимка экрана. Я хочу добавить новые столбцы (по содержимому столбца Note из исходного фрейма данных), чтобы узнать, содержит ли столбец Note текст заголовка нового столбца.

Пример как второй скриншот.

Новые столбцы Dataframe, чтобы узнать, содержит ли строка текст заголовка столбца

Некоторые строки работают для нескольких столбцов. Когда много новых столбцов, это неэффективно.

Что было бы хорошим способом сделать это? Спасибо.

import pandas as pd
from io import StringIO

csvfile = StringIO(
'''Name\tNote
Mike\tBright, Kind
Lily\tFriendly
Kate\tConsiderate, energetic
John\tReliable, friendly
Ale\tBright''')

df = pd.read_csv(csvfile, sep = '\t', engine='python')

col_list =  df['Note'].tolist()

n_list = []
for c in col_list:
    for _ in c.split(','):
        n_list.append(_)

df = df.assign(**dict.fromkeys(n_list, ''))
    
df["Bright"][df['Note'].str.contains("Bright")] = "Yes"
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
15
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете попробовать .str.get_dummies, а затем заменить 1 на Yes

df = df.join(df['Note'].str.get_dummies(', ').replace({1: 'Yes', 0: ''}))
print(df)

   Name                    Note Bright Considerate Friendly Kind Reliable energetic friendly
0  Mike            Bright, Kind    Yes                       Yes
1  Lily                Friendly                         Yes
2  Kate  Considerate, energetic                Yes                              Yes
3  John      Reliable, friendly                                       Yes                Yes
4   Ale                  Bright    Yes

Другие вопросы по теме