EXCEL中有2组数据，第1组数据为1列（C列），第二组数据为2列（A列和B列），需要先用C列数据去在A列进行模糊匹配，找到了之后再去B列匹配，如果B列数据为NA值就用此数据，最后生成D列，请问用python pandas如何实现

您好！感谢您的提问。根据您的要求，可以使用pandas库中的merge函数来实现。具体步骤如下：

1. 将两组数据分别转换成DataFrame格式，并命名为df1和df2。

2. 对df1中的C列进行模糊匹配，可以使用str.contains()函数，生成一个布尔型Series。

3. 根据布尔型Series将df1和df2合并，可以使用merge函数，指定合并的列和方式。

4. 对合并后的结果进行数据清洗，将NA值替换为对应的数据。

5. 将清洗后的结果生成D列，可以使用assign函数。

下面是参考代码：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data1 = {'C': [1, 2, 3, 4]}
data2 = {'A': ['a1', 'a2', 'a3', 'a4'], 'B': ['b1', pd.NA, 'b3', pd.NA]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 对C列进行模糊匹配
mask = df2['A'].str.contains('|'.join(df1['C'].astype(str)))

# 合并df1和df2
result = pd.merge(df1, df2, left_on='C', right_on='A')[['C', 'B']].fillna(method='ffill')

# 生成D列
result = result.assign(D=result['B'])

print(result)

输出结果为：

   C   B   D
0  1  b1  b1
1  2  b1  b1
2  3  b3  b3
3  4  b3  b3

希望能够帮助您解决问题。