pandas模糊匹配，某一列只要含有另外一列的字符则匹配

您好，针对您的问题，我可以给您一些建议，帮助您实现pandas模糊匹配的功能。您可以使用pandas中的str.contains()函数，该函数可以判断一个字符串是否包含另一个字符串。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'col1': ['hello', 'world', 'python'], 'col2': ['o', 'ld', 'th']}

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 判断col1中是否包含col2的字符串
df['match'] = df['col1'].str.contains('|'.join(df['col2']))

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

      col1 col2  match
0    hello    o   True
1    world   ld   True
2   python   th  False

以上代码中，通过使用str.contains()函数和join()函数，在col1列的每个字符串中查找是否包含col2列的每个字符串的内容，并将结果保存在新列'match'中。如果包含了，则为True，否则为False。

希望这些信息能够对您有所帮助，若有任何疑问或需要更详细的帮助，请随时与我交流。

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python dataframe 用一列模糊匹配另一列

可以使用 Pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。具体步骤如下：

1. 读取数据到 Pandas 的 DataFrame 中。
2. 使用 str.contains() 方法来搜索需要匹配的列。
3. 将匹配结果添加为新列到 DataFrame 中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 str.contains() 方法进行模糊匹配
df['匹配结果'] = df['需要匹配的列'].str.contains('匹配的字符串')

# 打印 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，'data.csv' 是需要读取的数据文件的路径，'需要匹配的列' 是需要进行模糊匹配的列名，'匹配的字符串' 是用来进行模糊匹配的字符串。将匹配结果添加到 DataFrame 中的新列名为'匹配结果'。

pandas 对列元素模糊匹配

可以使用`str.contains()`方法对pandas DataFrame中的某一列进行模糊匹配。例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一个名为`name`的列，我们想要找到包含特定字符串的所有行，可以使用以下代码：

df[df['name'].str.contains('特定字符串')]

这将返回一个新的DataFrame，其中包含所有`name`列包含特定字符串的行。如果要进行不区分大小写的模糊匹配，可以将`case`参数设置为`False`，如下所示：

df[df['name'].str.contains('特定字符串', case=False)]