我有研究，但未找到以下问题的答案。
如何对字符串列表中的子字符串列表进行布尔比较？
下面是代码：
string = {'strings_1': ['AEAB', 'AC', 'AI'],
'strings_2':['BB', 'BA', 'AG'],
'strings_3': ['AABD', 'DD', 'PP'],
'strings_4': ['AV', 'AB', 'BV']}
df_string = pd.DataFrame(data = string)
substring_list = ['AA', 'AE']
for row in df_string.itertuples(index = False):
combine_row_str = [row[0], row[1], row[2]]
#below is the main operation
print(all(substring in row_str for substring in substring_list for row_str in combine_row_str))
我得到的输出是：
False
False
False
我想要的输出是：
True
False
False
由于您使用的是熊猫，因此您可以使用正则表达式调用逐行应用和str.contains来查找字符串是否匹配。第一步是查找是否有任何值与substring_list中的字符串匹配：
df_string.apply(lambda x: x.str.contains('|'.join(substring_list)), axis=1)
这将返回：
strings_1 strings_2 strings_3 strings_4
0 True False True False
1 False False False False
2 False False False False
现在，还不清楚的是，如果两个子字符串都出现在一行中，或者只出现在两个子字符串中，那么您是否要返回true。如果只有它们之一，则可以在contains（）方法之后简单地添加any（）：
df_string.apply(lambda x: x.str.contains('|'.join(substring_list)).any(), axis=1)
这将返回：
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
对于第二种情况，jpp提供了一种将行元素缩成一个字符串的单行解决方案，但是请注意，当您连续有两个元素（例如“ BBA”和“ ABB”）并尝试匹配“ AA”。字符串“ BBAABB”仍然会匹配“ AA”，这是错误的。我想提出一个带有apply和额外功能的解决方案，以使代码更具可读性：
def areAllPresent(vals, patterns):
result = []
for pat in patterns:
result.append(any([pat in val for val in vals]))
return all(result)
df_string.apply(lambda x: areAllPresent(x.values, substring_list), axis=1)
由于您的示例数据框，它仍将返回相同的结果，但适用于需要将两者都匹配的情况：
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
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