使用Pandas检测一列中的字符串是否包含于另一列

考虑以下数据结构：data = {'Country': ['United States of America', 'United Kingdom'], 'Part': ['States of America', 'United States']}。将其转换为Pandas DataFrame后，尝试通过isin()方法判断'Country'列中的元素是否存在于'Part'列中：
df = pd.DataFrame(data)
df['Check'] = df['Country'].isin(df['Country'])
display(df)

上述代码实际上返回的是每行'Country'列元素是否存在于整个'Country'列，而非'Part'列，因此结果总是True。这显然不是我们想要的效果。

正确的做法应该使用apply()结合lambda表达式来逐行检查：

df['Check'] = df.apply(lambda row: row['Country'] in row['Part'], axis=1)
print(df)

这样可以得到更准确的结果，例如：

Country Part Check
0 United States of America States of America False
1 United Kingdom United States False

此外，若想同时检查'Part'列中的字符串是否作为子串出现在'Country'列中，可以添加类似的逻辑：
df['ReverseCheck'] = df.apply(lambda row: row['Part'] in row['Country'], axis=1)

通过这种方式，可以全面地分析两个字段之间的包含关系。