基於在DataFrame中找到的字符串的Pandas New Column

Question

嘗試將一個DataFrame中的ID值與另一個DataFrame中的字符串列進行匹配，以創建一個新的ID字段。

我有兩個數據框，一個只有文本ID列：

DF1

ID
elf
orc
panda

另一個具有不同ID的數據框，但一個文本列包含第一個DataFrame（DF1）中的ID值：

DF2

AltID Text
1     The orc killed the dwarf
2     The elf lives in the woods
3     The panda eats bamboo

這樣，我可以在第二個數據框（DF2）中創建“新ID”列，如果找到該文本，它將看起來像這樣：

NewID
orc
elf
panda

我應該使用lambda函數還是np.where（）？

提前致謝。

編輯：

如果需要完全匹配怎么辦？ 例如，我有這行文字，但不想匹配'orc'

AltID  Text
4      The orchestra played too long

並希望它為NewID輸出“無”，N / A或類似性質的東西？

Answer 1

直接使用str.extract ：

df2['New ID'] = df2.Text.str.extract('({})'.format('|'.join(df1.ID)), expand=False)

df2

   AltID                        Text New ID
0      1    The orc killed the dwarf    orc
1      2  The elf lives in the woods    elf
2      3       The panda eats bamboo  panda

Answer 2

一個小把戲。

df2.Text.replace(dict(zip(df1.ID,df1.index)),regex=True).map(df1.ID)
Out[1004]: 
0      orc
1      elf
2    panda
Name: Text, dtype: object