Python 3.x 有没有办法将一个数据帧的值与第二个数据帧的值进行比较？

我有两个熊猫数据帧，每个数据帧有5列，大约1000行（使用python3）。
我有兴趣将

df1

中的第一列与

df2

中的第一列进行比较，如下所示：

DF1
[index]   [col1]
1         "foobar"
2         "acksyn"
3         "foobaz"
4         "ackfin"
...       ...

我想要实现的是：对于

DF1

的每一行，如果

DF1.col1

以

DF2.col1

的任何值结尾，则删除该行。
在本例中，生成的

DF1

应为：

DF1
[index]   [col1]
2         "acksyn"
3         "foobaz"
...       ...

（参见

DF2

索引2和索引4是

DF1

索引1和索引4的最后一部分）

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我尝试使用内部定义的函数，如：

def check_presence(df1_col1, second_csv):
    for index, row in second_csv.iterrows():
        search_string = "(?P<first_group>^(" + some_string + "))(?P<the_rest>" + row["col1"] + "$)"
        if re.search(search_string, df1_col1):
            return True
    return False

def检查是否存在（df1\u col1，第二个\u csv）：
对于索引，第二个_csv.iterrows（）中的行：
search_string=“（？P^（“+some_string+”）（？P“+行[“col1”]+“$）”
如果重新搜索（搜索字符串，df1\u col1）：
返回真值
返回错误

以及使用此格式的说明：

index=csv[csv.col1.str.contains（some_regex，regex=True，na=False）]。index

但在这两种情况下，python控制台都无法将非字符串对象与字符串进行比较

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我做错了什么？我甚至可以在加入2个CSV后尝试一个解决方案，但我认为我最终需要做同样的事情

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感谢您的耐心，我是python新手…

如果您想使用

str.contains

方法，首先需要

在
df2
中加入您的关键字

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': {0: 'foobar', 1: 'acksyn', 2: 'foobaz', 3: 'ackfin'}})
df2 = pd.DataFrame({'col1': {0: 'old', 1: 'fin', 2: 'new', 3: 'bar'}})

print (df["col1"].str.contains("|".join(df2["col1"])))

#
0     True
1    False
2    False
3     True

拿着你的相框

frame1 =frame1=pd.DataFrame({"col1":["foobar","acksyn","foobaz","ackfin"]})
frame2=pd.DataFrame({"col1":["old","fin","new","bar"]})

然后

最后

 frame1["col2"]=frame1["col1"].str.contains(pattern)
frame1.loc[frame1["col2"]==True]
     col1  col2
0  foobar  True
3  ackfin  True

可能的解决办法
“”对于DF1的每一行，如果DF1.col1以DF2.col1的任何值结尾，则删除该行。“”

如果我理解正确，这是一行：
#搜索子字符串
#生成带有联接的“或”语句
#如果匹配，请退出。
df[~df.col1.str.contains（'|'.join（df2.col1.values））]

这将仅保留DF2.Col1为而不是在DF1.Col1中找到的的行

“对于DF1的每一行，如果DF1.col1以DF2.col1的任何值结尾，则删除该行。”“您知道DF1.col1与DF2.col1匹配的值的数量吗？”？是否只是DF1.col1的最后3个值与DF2.col1匹配？不，我不知道每个值的确切数目。匹配必须是整个DF2.col1值，而不是最后三个。这些都是一个例子没问题-我添加了一个可以解决您需求的单行程序。它是否可以变成这样：
df[~df1.col1.str.contains（“$|”。.join（df2.col1.str）+“$”，regex=True，na=False）]
？DF1字符串应以DF2中的任何一个结束，以便删除。如果删除时添加了过滤值，则可以删除
myList=frame2.col2.values
pattern='|'.join(myList)

 frame1["col2"]=frame1["col1"].str.contains(pattern)
frame1.loc[frame1["col2"]==True]
     col1  col2
0  foobar  True
3  ackfin  True