Python 熊猫部分字符串匹配，与contains相反

我有两个数据帧，我想进行查找，根据部分字符串匹配将一列值从一个数据帧添加到另一个数据帧。（在我的真实案例中，有多个列用于匹配适当的行。）第一个数据帧是：

idx   name        age
0     Anne        30
1     Bob         31
2     Chuck       32

第二个是

idx   sex    comment
0     M      'Bob is great!'
1     F      'Way to go Anne!'
2     M      'Woodchuck'

我想将年龄列添加到第二个数据框中，使用注释字符串包含员工姓名的值。也就是说，查找df1的行，其中名称列中的字符串包含在来自df2['comment']的引用字符串中

但这是

str.contains（）

函数的反向。在这种情况下，我需要一个“is in”函数，如：

df2['age'] = df2.apply(lambda row: df1['name'].str.isin(row['comment']), axis=1)

但熊猫似乎没有这个。最终结果应该是

idx   sex    comment             age
0     M      'Bob is great!'     31
1     F      'Way to go Anne!'   30
2     M      'Woodchuck'         32

如何实现对熊猫系列中的部分字符串的反向查找

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（如果有关系，实际字符串是日语字符）

您可以使用str.contains，这将导致如下结果：

import pandas as pd
import numpy as np
#Create the column in the target dataframe
df2['age'] = pd.Series(np.NaN,index=df2.index)

for index,row in df1.iterrows():
    df2.loc[(df2['comment'].str.contains(row['name'])).fillna(False),'age'] = row['age'] 

这将使df2中所有在df1中包含名称的行具有相应的年龄

要添加多个条件，可以使用：

mask = (condition1) & (condition2)
df2.loc[mask,'age'] = row['age']