Excel技巧：判断某一列中的数据是不是在另一列中

Posted 2023-05-04

Excel中如何判断某一列中的数据是否在另一列中呢？看一下具体操作步骤吧。

材料/工具

Excel

方法

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在B列右边的空白列中，输入如下公式：=COUNTIF(E4:E12,F4)，E4:E12 代表A列中的所有数据，F4 代表B列中的一个单元格。



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输入完成后，点击回车。单元格的数据就自动计算出来了。其中1就代表存在，0就代表不存在。



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下拉单元格就能进行判断所有数据了。



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声明 本文系本人根据真实经历原创，未经许可，请勿转载。

参考技术A =COUNTIF($A$1:$A$10,B1)；B1的内容查询是否在A1-A10中存在，输出有1，无0，然后B列下拉，第一列需要增加绝对引用符合，不然下拉会增加表格序号导致错误，已应用。

Pandas：根据字符串的一部分是不是在另一列中的任何位置创建新列

【中文标题】Pandas：根据字符串的一部分是不是在另一列中的任何位置创建新列

【英文标题】：Pandas: Creating a new column based on if part of a string is anywhere in another columnPandas：根据字符串的一部分是否在另一列中的任何位置创建新列

【发布时间】：2022-01-21 02:11:36

【问题描述】：

假设我们有两个数据框：

df1 = pd.DataFrame(
0: 'ETERNITON',
1: 'CIELOON',
2: 'M.DIASBRANCOON',
3: 'IRBBRASIL REON',
4: '01/00 ATACADÃO S.A ON',
5: 'AMBEV S/A ON',
6: '01/00 RUMO S.A. ON',
7: 'COGNA ONON',
8: 'CURY S/A'.items(), columns=['index', 'name']).set_index('index')

df2 = pd.DataFrame('name': 0: 'ALLIARON', 1: 'M.DIASBRANCOON', 2: 'AMBEVS/AON', 3: 'CIELOON',
  4: 'AESBRASILON', 5: 'BRASILAGROON', 6: 'IRBBRASILREON', 7: 'ATACADÃOS.AON', 8: 'ALPARGATASON',
  9: 'RUMOS.A.ON', 10: 'COGNAONON',
 'yf_ticker': 0: 'AALR3.SA', 1: 'MDIA3.SA', 2: 'ABEV3.SA', 3: 'CIEL3.SA', 4: 'AESB3.SA',
  5: 'AGRO3.SA', 6: 'IRBR3.SA', 7: 'CRFB3.SA', 8: 'ALPA3.SA', 9: 'RAIL3.SA', 10: 'COGN3.SA')

我想使用 df2 中的列“yf_ticker”在 df1 中创建一个新列（“ticker”）。如果df2['yf_ticker'] 中的名称/字符串在df1['name'] 中（即使它不完全匹配），则将 df2 中的 yf_ticker 添加到 df1['ticker'] 中的该行。为了清楚起见，预期的输出将类似于：

print(df1)
name                    ticker
ETERNITON               Missing or N/A or Nan
CIELOON                 CIEL3.SA
M.DIASBRANCOON          MDIA3.SA
IRBBRASIL REON          IRBR3.SA
01/00 ATACADÃO S.A ON   CRFB3.SA
AMBEV S/A ON            ABEV3.SA
01/00 RUMO S.A. ON      RAIL3.SA
COGNA ONON              COGN3.SA
CURY S/A                Missing or N/A or Nan

我尝试过的解决方案：

df1['name'] = df1['name'].str.replace(" ","")

for i in range(len(df1)):
    for j in range(len(df2)):
        if df2.iloc[j,0] in df1.iloc[i,0]:
            df1.loc[i, 'ticker'] = df2.iloc[j,1]

虽然它有效，但在我看来，用于更大数据集的这种 for 循环效率低下。有没有更快（或“矢量化”）的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

嗨@Chris。我编辑了我的问题以添加我尝试过的解决方案。你会有不同的方法吗？

你可以尝试左连接或映射吗？

问题是"not an exactly match"，因为标准函数可能适用于"exactly match"

对于"not an exactly match"，它可能需要使用"fuzzy matching"，首先可能需要在name的所有对之间计算similarityDataFrame，然后获得最大similarity的值.但这一切可能需要"fuzzy matching" 的外部模块并在for-loop 中工作。

【参考方案1】：

我建议对name 列进行模糊匹配，然后从匹配行中获取yf_ticker。下面是一个python内置difflib的例子：

import difflib

df1['yf_ticker'] = df1['name'].apply(lambda x: df2.loc[df2['name'] == y[0], 'yf_ticker'].iloc[0] if (y := (difflib.get_close_matches(x, df2.name))) else None)

输出：

index	name	yf_ticker
0	ETERNITON
1	CIELOON	CIEL3.SA
2	M.DIASBRANCOON	MDIA3.SA
3	IRBBRASIL REON	IRBR3.SA
4	01/00 ATACADÃO S.A ON	CRFB3.SA
5	AMBEV S/A ON	ABEV3.SA
6	01/00 RUMO S.A. ON	RAIL3.SA
7	COGNA ONON	COGN3.SA
8	CURY S/A