Python和Pandas的新手，正致力于线性回归问题，以预测英国招聘信息的工资。
作业发布数据框（从.csv文件加载）包含一个名为“规范化位置”的列，该列将位置数据简化为单个位置（即，如果实际发布的位置是“格拉斯哥，苏格兰”，则标准化位置将是'格拉斯哥'）。
有一个单独的数据框，其中包含位置树，其中列从较大的地理位置到更具体的地理位置。
E.g。格拉斯哥有一棵树，是“英国，苏格兰，格拉斯哥”，虽然在格拉斯哥还有更多特定地点的树木，如“英国，苏格兰，格拉斯哥，穆尔黑德”
总共有6个位置树列，我标记为英国，地区，子区域，县，城市，自治市/邻里。我需要做的是将位置树列与作业列表数据框合并。工作列表数据框中的规范化位置列包含不同地理类型的混合（例如，一些列表只是说英国，有些只是区域，有些是非常具体的伦敦社区）。
理想情况下，我希望每个职位列出数据框有6个额外的列，如果标准化位置只是'英国'我想要英国专栏有'英国'和其他列（地区，子-region等）字符串'Unknown'。