Python 匹配两个系列：如何从另一个系列中的一个系列中查找字符串元素，然后创建新列

我目前正在清理汽车排放数据集。这是数据集的外观（仅包括前10行）：

我最感兴趣的是专栏“商业名称”。最终目标是在此数据框中添加另一列，显示'commercial\u name'的“清理”版本。我有一个单独的熊猫系列，其中包含应该使用的“正确”名称，而不是这些“混乱”的名称

real_model_names = pd.Series(['uno', '147', 'panda', 'punto', '166', '4c', 'brera', 'giulia',
'giulietta', 'gtv'])

这些都是字符串。因此，作为一个例子，我想在'commercial\u name'的每一行查找它是否包含'real\u model\u names series'中的任何名称。例如，“真实车型名称”中的“punto”可在“商业车型名称”列中的“punto 1.4 77 lpg”条目中找到。因此，我想（在car_em_df的一个新专栏中）在它旁边加上“punto”。如果找不到，我希望显示原始的“凌乱”名称

我试图定义一个函数，然后在“commercial_name”列中应用该函数。我试过这个：

def str_ops(series):
   for i in real_model_names:
      if i in series:
         return series.replace(series, i)
      else:
         return series

作为下一步，我将应用此函数并将其作为新列添加到dataframe：

commercial_name_cleaned = cars_em_df.commercial_name.apply(str_ops)
cars_em_df.insert(3,value=commercial_name_cleaned,column='commercial_name_cleaned') 

然而，这没有任何作用。新列只显示与“商业名称”完全相同的条目

有人知道如何解决这个问题吗？有更好的方法吗

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提前多谢

您的环路在正确的轨道上。我能想到的最具可读性和最直接的方法是：

def str_ops(x):
    for y in real_model_names: 
        if y in x: 
            return y 
    return x

cars_em_df['commercial_name_cleaned'] = cars_em_df['commercial_name'].apply(str_ops)

# Result
cars_em_df
  manufacturer_name_mapped                   commercial_name fuel_type_mapped  file_year  emissions    commercial_name_cleaned
0                     FIAT              124 gt multiair auto           Petrol       2018        153       124 gt multiair auto
1                     FIAT         500l wagon pop star t-jet           Petrol       2018        158  500l wagon pop star t-jet
2                     FIAT                doblo combi 1.4 95           Petrol       2018        165         doblo combi 1.4 95
3                     FIAT  panda  0.9t sge 85 natural power    NG-Biomethane       2018         86                      panda
4                     FIAT                 punto 1.4  77 lpg              LPG       2018        114                      punto

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你的环路在正确的轨道上。我能想到的最具可读性和最直接的方法是：

def str_ops(x):
    for y in real_model_names: 
        if y in x: 
            return y 
    return x

cars_em_df['commercial_name_cleaned'] = cars_em_df['commercial_name'].apply(str_ops)

# Result
cars_em_df
  manufacturer_name_mapped                   commercial_name fuel_type_mapped  file_year  emissions    commercial_name_cleaned
0                     FIAT              124 gt multiair auto           Petrol       2018        153       124 gt multiair auto
1                     FIAT         500l wagon pop star t-jet           Petrol       2018        158  500l wagon pop star t-jet
2                     FIAT                doblo combi 1.4 95           Petrol       2018        165         doblo combi 1.4 95
3                     FIAT  panda  0.9t sge 85 natural power    NG-Biomethane       2018         86                      panda
4                     FIAT                 punto 1.4  77 lpg              LPG       2018        114                      punto