python基于部分字符串匹配合并两个panda数据帧

我是Python新手，在连接两个Panda数据帧时遇到了很多困难，因为合并应该基于部分字符串匹配。更具体地说：

我有一个名为

df

的数据帧，看起来像这样：

{“writenat”：“2015-01-01T18:31:01+00:00”，“内容”：“印度的银行将在2015年增加作为资本缓冲的债券的销售”}

其中大约有10000行看起来像上面的

现在，我有另一个名为

compNames

的数据帧，它看起来像这样：

{“股票代码”：“A”，“名称”：“安捷伦科技有限公司”，“关键字”：“安捷伦”}

我有大约500行用于

compNames

dataframe

我试图通过以下机制将

compNames

中的股票代码值分配给

df

的匹配条目：

检查整列

compNames['keyword']

中是否有任何项目 包含在

df['content']

如果存在匹配项，则将匹配的单词作为单独的

df

数据帧的列（例如

df['matchedName']

）

如果有多个匹配项，则创建匹配词列表 到

df['content']

最后，通过使用

df['matchedName']

和

compNames['keyword']

作为我的关键变量

到目前为止，我得到的是：

# Load select company names
compNames = pd.read_csv("compNameList_LARA.txt")
compList = '|'.join(compNames['keyword'].tolist())
df['compMatch'] = df.content.str.contains(compList)

# drop unmatched articles
df = df[df['compMatch']==True]

# assign firm names
df['matchedName'] = df['content'].apply(lambda x: [x for x in   compNames['keyword'].tolist() if x in df['content']])

但是，当我这样做时，我会得到一个

df['matchedName']

你能帮我找出哪里出了问题吗？非常感谢

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-金

明白了。我只需要做：

df['content'] = df['content'].str.lower().str.split()
df['matchedName'] = df['content'].apply(lambda x: [item for item in x if item in compNames['keyword'].tolist()])