比較具有不同列名的兩個數據框，並使用來自第二個數據框的列更新第一個數據框

Question

我正在研究兩個具有不同列名和維度的數據框。

第一個數據幀“df1”包含單列“名稱”，其名稱需要位於第二個數據幀中。 如果匹配，則需要返回 df2 第一列 df2[0] 的值並將其添加到 result_df

第二個數據幀“df2”有多個列，沒有 header。 這包含所有可能的小名和全名。 任何列都可以有需要匹配的“名稱”

目標：在“df2”中找到“df1”中的名稱，如果匹配，則從 df2 的第一列返回值並添加到 df1 的相應行中

df1

姓名
抗體
亞歷克斯
鮑勃
羅伯特
賬單

df2

0	1	2	3
亞伯蘭	抗體
羅伯特	搶	鮑勃	羅比
亞歷山大	亞歷克斯	人
威廉	賬單

結果_df

姓名	匹配名稱
抗體	亞伯蘭
亞歷克斯	亞歷山大
鮑勃	羅伯特
羅伯特	羅伯特
賬單	威廉

到目前為止我編寫的代碼給出了錯誤。 我需要將其編寫為高效代碼，因為它將使用 df2 檢查 df1 中的數百萬個條目：

''' result_df = process_name(df1, df2)

定義進程名稱（df1，df2）：

for elem in df2.values:
    
    if elem in df1['name']:
        df1["matched_name"] = df2[0]

'''

Answer 1

嘗試通過concat() 、 merge() 、 drop()和rename()和reset_index()方法：

df=(pd.concat((df1.merge(df2,left_on='name',right_on=x) for x in df2.columns))
    .drop(['1','2','3'],1)
    .rename(columns={'0':'matched_name'})
    .reset_index(drop=True))

Output 的df ：

    name    matched_name
0   robert  robert
1   ab      abram
2   alex    alexander
3   bill    william
4   bob     robert