Añadir Identificación encuentra en la lista a la nueva columna en la trama de datos pandas

MDR:

Decir que tengo la siguiente trama de datos (una columna de enteros y una columna con una lista de números enteros) ...

      ID                   Found_IDs
0  12345        [15443, 15533, 3433]
1  15533  [2234, 16608, 12002, 7654]
2   6789      [43322, 876544, 36789]

Y también una lista separada de los ID ...

bad_ids = [15533, 876544, 36789, 11111]

Teniendo en cuenta que, y haciendo caso omiso de la df['ID']columna y cualquier índice, quiero ver si alguno de los identificadores en la bad_idslista se mencionan en la df['Found_IDs']columna. El código que tengo hasta ahora es:

df['bad_id'] = [c in l for c, l in zip(bad_ids, df['Found_IDs'])]

Esto funciona, pero sólo si la bad_idslista es más larga que la trama de datos y para el conjunto de datos reales de la bad_idslista va a ser mucho más corta que la trama de datos. Si fijo la bad_idslista a sólo dos elementos ...

bad_ids = [15533, 876544]

Me sale un error muy popular (He leído muchas preguntas con el mismo error) ...

ValueError: Length of values does not match length of index

He tratado de convertir la lista de una serie (sin cambio en el error). También he intentado añadir la nueva columna y fijar todos los valores que Falseantes de hacer la línea de comprensión (de nuevo sin cambio en el error).

Dos preguntas:

1. ¿Cómo consigo mi código (abajo) para el trabajo de una lista que es más corta que una trama de datos?
2. ¿Cómo puedo obtener el código para escribir el ID real encontró de nuevo a la df['bad_id']columna (más útil que el Verdadero / Falso)?

Espera que la producción de bad_ids = [15533, 876544]:

      ID                   Found_IDs  bad_id
0  12345        [15443, 15533, 3433]    True
1  15533  [2234, 16608, 12002, 7654]   False
2   6789      [43322, 876544, 36789]    True

Ideal para la producción bad_ids = [15533, 876544](ID (s) se escriben en una nueva columna o columnas):

      ID                   Found_IDs  bad_id
0  12345        [15443, 15533, 3433]    15533
1  15533  [2234, 16608, 12002, 7654]   False
2   6789      [43322, 876544, 36789]    876544

Código:

import pandas as pd

result_list = [[12345,[15443,15533,3433]],
        [15533,[2234,16608,12002,7654]],
        [6789,[43322,876544,36789]]]

df = pd.DataFrame(result_list,columns=['ID','Found_IDs'])

# works if list has four elements
# bad_ids = [15533, 876544, 36789, 11111]

# fails if list has two elements (less elements than the dataframe)
# ValueError: Length of values does not match length of index
bad_ids = [15533, 876544]

# coverting to Series doesn't change things
# bad_ids = pd.Series(bad_ids)
# print(type(bad_ids))

# setting up a new column of false values doesn't change things
# df['bad_id'] = False

print(df)

df['bad_id'] = [c in l for c, l in zip(bad_ids, df['Found_IDs'])]

print(bad_ids)

print(df)

arfan:

Utilizando np.intersect1dpara obtener el Intersect de las dos listas:

df['bad_id'] = df['Found_IDs'].apply(lambda x: np.intersect1d(x, bad_ids))

      ID                   Found_IDs    bad_id
0  12345        [15443, 15533, 3433]   [15533]
1  15533  [2234, 16608, 12002, 7654]        []
2   6789      [43322, 876544, 36789]  [876544]

O simplemente con el pitón de vainilla utilizando intersecan de sets:

bad_ids_set = set(bad_ids)
df['Found_IDs'].apply(lambda x: list(set(x) & bad_ids_set))