Pandas DataFrame 中多列的映射方法

我有一个 Pandas 数据框，其中的值是列表：

import pandas as pd

DF = pd.DataFrame({'X':[[1, 5], [1, 2]], 'Y':[[1, 2, 5], [1, 3, 5]]})
DF
         X          Y
0   [1, 5]  [1, 2, 5]
1   [1, 2]  [1, 3, 5]

我想检查 X 中的列表是否是 Y 中列表的子集。对于单个列表，我们可以使用set(x).issubset(set(y))。但是我们如何跨 Pandas 数据列做到这一点呢？

到目前为止，我唯一想到的就是使用单独的列表作为解决方法，然后将结果转换回 Pandas。这个任务似乎有点复杂：

foo = [set(DF['X'][i]).issubset(set(DF['Y'][i])) for i in range(len(DF['X']))]

foo = pd.DataFrame(foo)
foo.columns = ['x_sub_y']
pd.merge(DF, foo, how = 'inner', left_index = True, right_index = True)

         X          Y   x_sub_y
0   [1, 5]  [1, 2, 5]   True
1   [1, 2]  [1, 3, 5]   False

有没有更简单的方法来实现这一目标？可能使用.map or .apply?

Option 1
set转换和difference using np.where

df_temp = DF.applymap(set)
DF['x_sub_y'] = np.where(df_temp.X - df_temp.Y, False, True)
DF
        X          Y  x_sub_y
0  [1, 5]  [1, 2, 5]     True
1  [1, 2]  [1, 3, 5]    False

Option 2
快点，astype转换

DF['x_sub_y'] = ~(DF.X.apply(set) - DF.Y.apply(set)).astype(bool)
DF 
        X          Y  x_sub_y
0  [1, 5]  [1, 2, 5]     True
1  [1, 2]  [1, 3, 5]    False

Option 3
有趣的np.vectorize

def foo(x):
     return not x

v = np.vectorize(foo)    
DF['x_sub_y'] = v(DF.X.apply(set) - DF.Y.apply(set)) 
DF
        X          Y  x_sub_y
0  [1, 5]  [1, 2, 5]     True
1  [1, 2]  [1, 3, 5]    False

延伸斯科特·波士顿的回答 https://stackoverflow.com/a/46163839/4909087使用相同的方法提高速度：

def foo(x, y):
    return set(x).issubset(y)

v = np.vectorize(foo)

DF['x_sub_y'] = v(DF.X, DF.Y)
DF
        X          Y  x_sub_y
0  [1, 5]  [1, 2, 5]     True
1  [1, 2]  [1, 3, 5]    False

Small

1000 loops, best of 3: 460 µs per loop           # Before       
10000 loops, best of 3: 103 µs per loop          # After

Large (df * 10000)

1 loop, best of 3: 1.26 s per loop               # Before   
100 loops, best of 3: 13.3 ms per loop           # After