python 2个dataframe 2列数据批量比对，一列文本字段包含在另一列中

可以使用 Pandas 中的 str.contains() 函数来实现这个功能。

假设我们有两个 DataFrame，分别为 df1 和 df2，它们都有两列数据：text 和 keyword。我们想要在 df1 的 text 列中查找是否包含 df2 的 keyword 列中的文本。

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data1 = {'text': ['This is a test', 'Hello world', 'Python is great']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'keyword': ['test', 'world', 'Java']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用 str.contains() 函数批量比对
result = df1['text'].str.contains('|'.join(df2['keyword'].tolist()))

print(result)

输出结果为：

0     True
1     True
2    False
Name: text, dtype: bool

其中，`'|'.join(df2['keyword'].tolist())` 将 df2 的 keyword 列中的文本用竖线符号连接成一个正则表达式，表示在 df1 的 text 列中查找这些文本。

如果想要将结果保存到新的一列中，可以将上述代码改为：

df1['result'] = df1['text'].str.contains('|'.join(df2['keyword'].tolist()))

print(df1)

输出结果为：

             text  result
0  This is a test    True
1     Hello world    True
2  Python is great   False