如何合并字符串包含的熊猫？答案

【问题标题】：How to merge pandas on string contains?如何合并字符串包含的熊猫？
【发布时间】：2019-07-12 08:28:55
【问题描述】：

我有 2 个数据框，我想将它们合并到一个公共列上。但是，我想合并的列不是同一个字符串，而是一个字符串包含在另一个字符串中：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'column_a':['John','Michael','Dan','George', 'Adam'], 'column_common':['code','other','ome','no match','word']})

df2 = pd.DataFrame({'column_b':['Smith','Cohen','Moore','K', 'Faber'], 'column_common':['some string','other string','some code','this code','word']})

我希望d1.merge(d2, ...) 得到的结果如下：

column_a  |  column_b
----------------------
John      |  Moore    <- merged on 'code' contained in 'some code' 
Michael   |  Cohen    <- merged on 'other' contained in 'other string'  
Dan       |  Smith    <- merged on 'ome' contained in 'some string'  
George    |  n/a
Adam      |  Faber    <- merged on 'word' contained in 'word'

【问题讨论】：

为什么'John' 不匹配K 因为'this code'
@ALollz 那是因为“一些代码”是第一位的

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

新答案

这是一种基于 pandas/numpy 的方法。

rhs = (df1.column_common
          .apply(lambda x: df2[df2.column_common.str.find(x).ge(0)]['column_b'])
          .bfill(axis=1)
          .iloc[:, 0])

(pd.concat([df1.column_a, rhs], axis=1, ignore_index=True)
 .rename(columns={0: 'column_a', 1: 'column_b'}))

  column_a column_b
0     John    Moore
1  Michael    Cohen
2      Dan    Smith
3   George      NaN
4     Adam    Faber

旧答案

这是左连接行为的解决方案，因为它不会保留与任何 column_b 值不匹配的 column_a 值。这比上面的 numpy/pandas 解决方案要慢，因为它使用两个嵌套的 iterrows 循环来构建 python 列表。

tups = [(a1, a2) for i, (a1, b1) in df1.iterrows() 
                 for j, (a2, b2) in df2.iterrows()
        if b1 in b2]

(pd.DataFrame(tups, columns=['column_a', 'column_b'])
   .drop_duplicates('column_a')
   .reset_index(drop=True))

  column_a column_b
0     John    Moore
1  Michael    Cohen
2      Dan    Smith
3     Adam    Faber

【讨论】：

嗯。但它是纯 python 解决方案。可以用pandas 或numpy 完成吗？例如。 apply、map、join、merge 等的组合
@Peter Leimbigler，嗯，这是一种方法。然而，我正在寻找与 Alex Yu 的建议类似的东西
这当然可以改进！这是第一个想到的本能解决方案。它是否在您的数据量可接受的时间内运行？如果是这样，为什么还要进行优化？ ;)
明白了。我的旧答案在我有限的测试中表现很差。我已经编辑了一个更新的、稍微快一点的解决方案——尽管它的可读性较差。
啊哈！这正是我自己试图找到的！谢谢！

【解决方案2】：

我的解决方案涉及将函数应用于公共列。我无法想象当 df2 很大时它会保持得很好，但也许有比我更有知识的人提出改进建议。

def strmerge(strcolumn):
    for i in df2['column_common']:
        if strcolumn in i:
            return df2[df2['column_common'] == i]['column_b'].values[0]

df1['column_b'] = df1['column_common'].apply(strmerge)

df1
    column_a    column_common   column_b
0   John        code            Moore
1   Michael     other           Cohen
2   Dan         ome             Smith
3   George      no match        None
4   Adam        word            Faber

【讨论】：