Python 在字符串列表中查找字符串并在中创建新列

我是Python新手，在这里尝试解决性能问题。 我有两个数据帧

数据帧1

col1        col2
holiday     party
party       party
bagel       snack
fruit       snack

数据帧2：

col1                            col2
bagel wednesday                 snack               
coffee for party                snack
holiday party                   party

数据框1有2列。我需要在DataFrame2.col1中查找DataFrame1.col1，并在DataFrame2.col2中使用DataFrame1.col2值创建一个新列 目前，我正在使用一个循环来实现这一点，这需要很长时间。我正在寻找一种有效的方法来做到这一点。此外，如果我得到多个匹配项，我应该始终使用从DataFrame1找到的第一个匹配项。例如，“coffee For party”有来自DF1、零食和party的两个匹配项，在这种情况下，“零食”应该从DF1.col2中选择

谢谢

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RL

我认为您必须在一周中的几天内循环（但并非df2的所有行（df.col.str.contains将以优化的方式为您执行内部循环）

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以下是数据帧：df1=pd.DataFrame（{'col1'：['周一'、'周二'、'周三'、'周四'、'周五'、'周六'、'周日']、'col2'：['weekday'、'weekday'、'weekday'、'weekday'、'weekend'、]}）df2=pd.DataFrame（{'col1'：【周五出发】、【周六周二观光】、【休息日】、【周一上班】、【col2】：【工作日】、【周末】、【工作日】】谢谢你的回答。它工作得很好，但我没有提到另一件事。这次我举了一个不同的例子。列1中的单词可以在df2.col1字符串中以任何顺序出现。contains不适用于此：Dataframe 1 col1 col2冰淇淋零食冷饮饮料数据框架2:col1 col2冰激凌零食冷饮饮料休息日冰激凌零食我不明白你的意思。用一个例子更新原来的问题。我现在更改了这个例子。你能看一下并告诉我如何继续吗？

for item in df1.col2.unique():
    for idx, row in df1[df1.col2==item].iterrows():
        df2.loc[df2.col1.str.contains(row.col1), 'col3'] = item