在多个字符串上连接两个 pandas 表

Question

我有两个 pandas dataframe：df1 和 df2。 df1 包含客户的多封电子邮件，我想将其与 df2 匹配，通过查看 df1 中是否存在任何电子邮件在 df2 中来查看有多少客户与公司进行了测试。

我尝试使用.str.split(",", expand=True)来拆分 email id，并使用pd.merge加入多个 email id，但它太长了。 在这里发布它以找到更好的解决方案。

df1

myid      emails                                                                      price

1001     pikachu@icloud.com;charizard@gmail.com                                        1
1002     bulbasaur@gmail.com                                                           2
1003     meowth@gmail.com;james@yahoo.com;jesse@yahoo.com;wobbuffet@yahoo.com          8           
1004     abra@gmail.com;ash@yahoo.com                                                  7
1005     squirtle@gmail.com                                                            9

df2

tr_id      latest_em                                     test

101     pichu@icloud.com; paul@gmail.com                  12                            
102     ash@yahoo.com                                     13            
103     squirtle@gmail.com                                16
104     charmander@gmail.com                              18                               
105     ash@yahoo.com;misty@yahoo.com                     10                                           

预期 Output：

myid      emails                      price   tr_id   latest_em                      test
1004     abra@gmail.com;ash@yahoo.com  7      102     ash@yahoo.com                   13
1004     abra@gmail.com;ash@yahoo.com  7      105     ash@yahoo.com;misty@yahoo.com   10
1005     squirtle@gmail.com            9      103     squirtle@gmail.com              16

Answer 1

您可以split 、 explode ，然后merge ：

(df1
 .assign(key=df1['emails'].str.split(';\s*')).explode('key')
 .merge(df2.assign(key=df2['latest_em'].str.split(';\s*')).explode('key'),
        on='key'
       )
 .drop(columns='key')
)

output：

   myid                        emails  price  tr_id                      latest_em  test
0  1004  abra@gmail.com;ash@yahoo.com      7    102                  ash@yahoo.com    13
1  1004  abra@gmail.com;ash@yahoo.com      7    105  ash@yahoo.com;misty@yahoo.com    10
2  1005            squirtle@gmail.com      9    103             squirtle@gmail.com    16