Python 通过搜索相邻列来选择一列的内容

我有两个不同的熊猫数据帧集。其中之一是术语列表；这些术语是字符串：

df_1
apple
panda
lecture
sky
green

另一个包含两列，其中一列是包含程序标题的字符串，而第二列包含该程序的标记列表

df_2
Program                           Tags      
Fruits of the World            [what,apple,green,banana,kiwi]
Animal in the Zoo              [panda,lion,eagle]
Lecture 1                      [panda,lecture,red]
The Old Man and the Sea        [book, blue, sea, lecture]
Sea Shanties                   [book,song,sea,dance]

---

---

从这里，我想得到第三个数据帧，它包含df_1的第一列，在它的第二列中包含来自df_2的匹配程序。例：

df_3
Term               Program      
apple              Fruits of the World  
panda              Animal in the Zoo, Lecture 1
lecture            The Old Man and the Sea, Lecture 1
green              Fruits of the World

---

我怎样才能做到这一点呢？

这可以通过使用

df.merge

与

df.groupby

和

df.groupby.agg

来实现。假设您的

df1

只有一列：（如果没有，用

df1['your\u col\u name']

替换

df1.squence（）

）

---

---

到目前为止你试过什么？你到底在哪里失败了？我得到一个错误，说这里没有通用术语。没有要执行合并的公共列。合并选项：left\u on=None，right\u on=None，left\u index=False，right\u index=False@Alokin你能用你的确切列名更新这个问题吗？如果你能明智地使用列名，这应该是可行的。谢谢。我确实成功地让它工作了，我只需要将步骤分开并更改类型。所以，它是这样的：df2_str=df2_str.explode（“Tags”）df2_str=sf2_str['Tags'].apply（str）df2_str=df2_str=df2_str.groupby（['Tags']）['Programs'].apply（'，'.join）df2_str=df2_str=df2_str.to_frame（）.reset_index（）完整的结果=df1.join（df2_str.set_index（'Term'），on='Term'）@Alokin很高兴你能想到这一点。）

df_3
Term               Program      
apple              Fruits of the World  
panda              Animal in the Zoo, Lecture 1
lecture            The Old Man and the Sea, Lecture 1
green              Fruits of the World

out = (df2.explode("Tags").merge(df1.squeeze().rename("Tags"))
 .groupby("Tags",sort=False)['Program'].agg(','.join).reset_index())

print(out)

      Tags                            Program
0    apple                Fruits of the World
1    green                Fruits of the World
2    panda        Animal in the Zoo,Lecture 1
3  lecture  Lecture 1,The Old Man and the Sea