Python 如何在数据框中将列表用作搜索条件？

我正在努力熟悉python编码，我想在下面的任务中寻求一些帮助

我已经从ExcelDFA和dfB中导入了两个数据帧。我想在dfB中计算来自dfA的每一行的匹配。 为此，我转换了

dfSearch=dfA['Title'].tolist（）

将其作为要搜索的值列表传递

我的做法如下：

for i in searchDF:
    result = dfB['COL1'].count(i)

然后我想在dfA中添加一个新列，它将存储每行的结果

    dfA['FIND_VAL1'] = result

如果这个任务看起来很琐碎，我很抱歉，但我对python完全陌生，需要一些帮助

数据示例A:

title 
plane 
house 
car

title 
aero plane 
household 
luxury cars 
house decorations

title   Results    
plane     1     
house     2    
car       1

数据示例B:

title 
plane 
house 
car

title 
aero plane 
household 
luxury cars 
house decorations

title   Results    
plane     1     
house     2    
car       1

结果示例：

title 
plane 
house 
car

title 
aero plane 
household 
luxury cars 
house decorations

title   Results    
plane     1     
house     2    
car       1

---

您可以在列表中调用

str.count

dfA['Results'] = [dfB.title.str.count(x).sum() for x in dfA.title]
dfA

   title  Results
0  plane        1
1  house        2
2    car        1

---

使用纯Python

sum

和

str.count

的替代列表理解为：

---

对于小数据来说，这个似乎更快，但可能无法扩展。

使用

numpy.core.defchararray

中的

count

ufunc

和一些

numpy

广播魔术

from numpy.core.defchararray import count

b = dfB.title.values.astype(str)
a = dfA.title.values[:, None]
dfA.assign(Results=count(b, a).sum(1))

   title  Results
0  plane        1
1  house        2
2    car        1

---

设置

dfA = pd.DataFrame(dict(title=['plane', 'house', 'car']))

dfB = pd.DataFrame(dict(
    title=['aero plane', 'household', 'luxury cars', 'house decorations']
))

---

我首先尝试合并数据帧：

df = pd.merge(dfA, dfB, on = "title")

---

您在这些列上尝试过内部连接熊猫吗？请提供dfA和dfB的示例以及预期输出。如果要使用理解，请参阅本文，不要中途停止

dfA.assign（Results=[sum（[x.count（y）在dfB.title.values.tolist（）中表示x）在dfA.title.values.tolist（）中表示y在dfA.values.tolist（）中表示y）

这会更快。@piRSquared您确定它可以扩展到更大的数据吗？尚未完成该测试。但您的解决方案的时间复杂性是相同的。两者都是二次标度。我的也是！我不知道怎么解决这个问题

O（nxm）

但是对小数据的理解要比对str.count（）.sum（）的理解快。@piRSquared恼人的是，你还必须寻找子字符串匹配。否则，您可以使用

集合。计数器
并在线性时间内完成此操作。@COLDSPEED我已测试了您的解决方案，但遇到错误：在位置23多次重复为什么我出现错误？