Question

我需要根据以下条件合并以下df1和df2：如果address中的df1在state中包含df2。

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。我该怎么办？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提取单词到新列的边界，然后提取merge并使用左联接来提取所有可能的状态：

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

如果一个字符串列包含在Pandas的另一列中，则合并两个数据帧

1 个答案: