比较一个数据框列中的行子字符串和另一个数据框列中的行子字符串，并删除不匹配的行
创始人
2024-12-15 13:01:10
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假设有两个数据框df1和df2，分别包含字符串列'col1'和'col2'：
import pandas as pd
# 创建sample数据框
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['abcde', 'fghij', 'lmnop'], 'col3': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col2': ['bc', 'kl', 'mn'], 'col4': [4, 5, 6]})
# 基于df1['col1']和df2['col2']的子字符串创建布尔掩码
mask = df1['col1'].str.contains('|'.join(df2['col2']), regex=True)
# 在df1上应用掩码以过滤非匹配行
df1_filtered = df1.loc[mask].reset_index(drop=True)
在此示例中，我们使用正则表达式匹配和逻辑运算符'or'来创建一个布尔掩码，以过滤出仅与df2['col2']中至少有一个子字符串匹配的行。最后，我们将应用布尔掩码来过滤df1中的不匹配行，并使用reset_index()方法重置行索引。
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