Python 熊猫使用字符串包含来匹配2个数据帧中的值

假设我有两个数据帧，其中包含城市名称，但格式不同。所以，我想根据他们的州和每个城市名称的前四个字符来匹配他们。下面是一个小例子：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'city': ['NEW YORK', 'DALLAS', 'LOS ANGELES', 'SAN FRANCISCO'],
                   'state' : ['NY', 'TX', 'CA', 'CA'],
                   'value' : [1,2,3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'city': ['NEW YORK CITY', 'DALLAS/ABC', 'LOS ANG', 'ABC'],
                    'state': ['NY', 'TX', 'CA', 'CA'],
                   'temp': [20,21,21,23]})
df1
        city    state   value
    0   NEW YORK    NY  1
    1   DALLAS  TX  2
    2   LOS ANGELES CA  3
    3   SAN FRANCISCO   CA  4

df2 
    city    state   temp
0   NEW YORK CITY   NY  20
1   DALLAS/ABC  TX  21
2   LOS ANG CA  21
3   ABC CA  23

我想要的是如下所示的数据帧：

city    state   temp    values
0   NEW YORK    NY  20  1
1   DALLAS  TX  21  2
2   LOS ANG CA  21  3

现在，我不能使用isin，因为这将导致城市名称不匹配。到目前为止，我正在考虑使用str.contains，但想不出一种有效的方法

非常感谢您的帮助。

创建一个包含4个字符的临时city4列以使用合并

更具体地说

In [5251]: (pd.merge(df1.assign(city4=df1.city.str[:4]),
      ...:           df2.assign(city4=df2.city.str[:4]),
      ...:           on=['city4', 'state'])
              .drop(['city4', 'city_y'], 1)
              .rename(columns={'city_x': 'city'}))
Out[5251]:
          city state  value  temp
0     NEW YORK    NY      1    20
1       DALLAS    TX      2    21
2  LOS ANGELES    CA      3    21

细节

In [5255]: df1.assign(city4=df1.city.str[:4])
Out[5255]:
            city state  value city4
0       NEW YORK    NY      1  NEW
1         DALLAS    TX      2  DALL
2    LOS ANGELES    CA      3  LOS
3  SAN FRANCISCO    CA      4  SAN

In [5256]: df2.assign(city4=df2.city.str[:4])
Out[5256]:
            city state  temp city4
0  NEW YORK CITY    NY    20  NEW
1     DALLAS/ABC    TX    21  DALL
2        LOS ANG    CA    21  LOS
3            ABC    CA    23   ABC

---

使用地图的一种方法是使用州和4个城市字母创建关键点，即

one = df1.state+df1.city.str[:4]
two = df2.state+df2.city.str[:4]
df1['temp']=(one).map(df2.set_index(two)['temp'].to_dict())
df1 = df1.dropna()

one = df1.state+df1.city.str[:4]
two = df2.state+df2.city.str[:4]
df1['temp']=(one).map(df2.set_index(two)['temp'].to_dict())
df1 = df1.dropna()

city state value temp 0 NEW YORK NY 1 20.0 1 DALLAS TX 2 21.0 2 LOS ANGELES CA 3 21.0