如果一个字符串列包含在 Pandas 的另一列中，则合并两个数据框

Question

我需要根据条件合并以下df1 和df2：如果df1 中的address 包含df2 中的state。

df1:

                                                                           address  \
0      Cecilia Chapman 711-2880 Nulla St. Mankato Mississippi 96522 (257) 563-7401   
1  Iris Watson P.O. Box 283 8562 Fusce Rd. Frederick Nebraska 20620 (372) 587-2335   
2    Celeste Slater 606-3727 Ullamcorper. Street Roseville NH 11523 (786) 713-8616   
3            Theodore Lowe Ap #867-859 Sit Rd. Azusa New York 39531 (793) 151-6230   
4                 Calista Wise 7292 Dictum Av. San Antonio MI 47096 (492) 709-6392   

   quantity  price  
0         2     20  
1         3     13  
2         5     23  
3         3     32  
4         5     45  

df2:

   id        state
0   1  Mississippi
1   2     Nebraska
2   3     New York

我的预期输出将是这样的。我怎么能那样做？谢谢。

                                                                           address  \
0      Cecilia Chapman 711-2880 Nulla St. Mankato Mississippi 96522 (257) 563-7401   
1  Iris Watson P.O. Box 283 8562 Fusce Rd. Frederick Nebraska 20620 (372) 587-2335   
2    Celeste Slater 606-3727 Ullamcorper. Street Roseville NH 11523 (786) 713-8616   
3            Theodore Lowe Ap #867-859 Sit Rd. Azusa New York 39531 (793) 151-6230   
4                 Calista Wise 7292 Dictum Av. San Antonio MI 47096 (492) 709-6392   

   quantity  price   id        state  
0         2     20  1.0  Mississippi  
1         3     13  2.0     Nebraska  
2         5     23  NaN          NaN  
3         3     32  3.0     New York  
4         5     45  NaN          NaN  

更新：pat = '|'.join(r"\b{}\b".format(x) for x in df2['state']); print(df1['address'].str.extract('('+ pat + ')', expand=False))的输出

      0    1    2    3    4    5    6    7    8    9  ...    40   41   42  \
0    NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN   
1    NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN   
2    NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN   
3    NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN    
..   ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ... ...   ...  ...  ...  
158  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN   
159  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  

Answer 1

您可以通过Series.str.extract 和\b\b 提取所有可能的状态以将单词边界与新列结合，然后通过merge 使用左连接：

pat = '|'.join(r"\b{}\b".format(x) for x in df2['state'])
df1['state']= df1['address'].str.extract('('+ pat + ')', expand=False)
print (df1)
                                             address  quantity  price  \
0  Cecilia Chapman 711-2880 Nulla St. Mankato Mis...         2     20   
1  Iris Watson P.O. Box 283 8562 Fusce Rd. Freder...         3     13   
2  Celeste Slater 606-3727 Ullamcorper. Street Ro...         5     23   
3  Theodore Lowe Ap #867-859 Sit Rd. Azusa New Yo...         3     32   
4  Calista Wise 7292 Dictum Av. San Antonio MI 47...         5     45   

         state  
0  Mississippi  
1     Nebraska  
2          NaN  
3     New York  
4          NaN  

df = df1.merge(df2, on='state', how='left')
print (df)
                                             address  quantity  price  \
0  Cecilia Chapman 711-2880 Nulla St. Mankato Mis...         2     20   
1  Iris Watson P.O. Box 283 8562 Fusce Rd. Freder...         3     13   
2  Celeste Slater 606-3727 Ullamcorper. Street Ro...         5     23   
3  Theodore Lowe Ap #867-859 Sit Rd. Azusa New Yo...         3     32   
4  Calista Wise 7292 Dictum Av. San Antonio MI 47...         5     45   

         state   id  
0  Mississippi  1.0  
1     Nebraska  2.0  
2          NaN  NaN  
3     New York  3.0  
4          NaN  NaN