ホット各行のデータに基づいて、いずれかパンダデータフレームを転化する効率的

ルイ法：

import pandas as pd
matrix = [(222, 34, 23),
          (333, 31, 11),
          (444, 16, 21),]
df_recommend = pd.DataFrame(matrix, columns=list('abc'))
df_recommend.index = ['apple','banana','cat']

matrix2 = [(222, 35, 23,99,60),
           (333, 31, 20, 1,2),
           (444,0,21,35,23)]
df_truth = pd.DataFrame(matrix2, columns=list('abcde'))
df_truth.index =  ['apple','banana','cat']

上記2データフレームでは、df_recommend内の各列のために、私はアイテムを別のデータフレームに表示されるかどうかを確認したい（df_truth）

df_recommend.apply(lambda x: x.isin(df_truth.loc[x.name]),1).astype(int)

        a   b   c
apple   1   0   1
banana  1   1   0
cat 1   0   1

上記よりも効率的な方法があるのだろうか

エズレル：

私希望がマッチした行を要素ごとに比較した場合、あなたが必要と考えているDataFrame.reindexとのコンペアDataFrame.eq：

df1 = df_truth.reindex(index=df_recommend.index, columns=df_recommend.columns)
m = df_recommend.eq(df1).astype(int)
print (m)
        a  b  c
apple   1  0  1
banana  1  1  0
cat     1  0  1

もう一つのアイデアとDataFrame.isin：

m = df_recommend.isin(df_truth).astype(int)

---

m = df_recommend.apply(lambda x: x.isin(df_truth.loc[x.name]),1).astype(int)
print (m)
        a  b  c
apple   1  0  1
banana  1  1  0
cat     1  0  1