Pandas：根据字符串的一部分是否在另一列中的任何位置创建新列

Question

假设我们有两个数据框：

df1 = pd.DataFrame({
0: 'ETERNITON',
1: 'CIELOON',
2: 'M.DIASBRANCOON',
3: 'IRBBRASIL REON',
4: '01/00 ATACADÃO S.A ON',
5: 'AMBEV S/A ON',
6: '01/00 RUMO S.A. ON',
7: 'COGNA ONON',
8: 'CURY S/A'}.items(), columns=['index', 'name']).set_index('index')

df2 = pd.DataFrame({'name': {0: 'ALLIARON', 1: 'M.DIASBRANCOON', 2: 'AMBEVS/AON', 3: 'CIELOON',
  4: 'AESBRASILON', 5: 'BRASILAGROON', 6: 'IRBBRASILREON', 7: 'ATACADÃOS.AON', 8: 'ALPARGATASON',
  9: 'RUMOS.A.ON', 10: 'COGNAONON'},
 'yf_ticker': {0: 'AALR3.SA', 1: 'MDIA3.SA', 2: 'ABEV3.SA', 3: 'CIEL3.SA', 4: 'AESB3.SA',
  5: 'AGRO3.SA', 6: 'IRBR3.SA', 7: 'CRFB3.SA', 8: 'ALPA3.SA', 9: 'RAIL3.SA', 10: 'COGN3.SA'}})

我想使用 df2 中的列 'yf_ticker' 在 df1 中创建一个新列（'ticker'）。 如果df2['yf_ticker']中的名称/字符串在df1['name']中（即使它不完全匹配），则将 df2 中的 yf_ticker 添加到df1['ticker']中的该行。 为了清楚起见，预期的 output 将类似于：

print(df1)
name                    ticker
ETERNITON               Missing or N/A or Nan
CIELOON                 CIEL3.SA
M.DIASBRANCOON          MDIA3.SA
IRBBRASIL REON          IRBR3.SA
01/00 ATACADÃO S.A ON   CRFB3.SA
AMBEV S/A ON            ABEV3.SA
01/00 RUMO S.A. ON      RAIL3.SA
COGNA ONON              COGN3.SA
CURY S/A                Missing or N/A or Nan

我尝试的解决方案：

df1['name'] = df1['name'].str.replace(" ","")

for i in range(len(df1)):
    for j in range(len(df2)):
        if df2.iloc[j,0] in df1.iloc[i,0]:
            df1.loc[i, 'ticker'] = df2.iloc[j,1]

尽管它有效，但在我看来，对于较大数据集的这种 for 循环效率低下。 有没有更快（或“矢量化”）的方法来做到这一点？

Answer 1

我建议对name列进行模糊匹配，然后从匹配行中获取yf_ticker 。 这是 python 内置difflib的示例：

import difflib

df1['yf_ticker'] = df1['name'].apply(lambda x: df2.loc[df2['name'] == y, 'yf_ticker'].iloc[0] if (y := (difflib.get_close_matches(x, df2.name)[:1] or [None])[0]) else None)

Output：

指数	姓名	yf_ticker
0	永恒
1	西隆	CIEL3.SA
2	M.DIASBRANCOON	MDIA3.SA
3	巴西里昂	IRBR3.SA
4	01/00 ATACADãO SA ON	CRFB3.SA
5	AMBEV S/A 开启	ABEV3.SA
6	01/00 RUMO SA ON	铁路3.SA
7	干邑	COGN3.SA
8	库里公司