Python 熊猫:比较,；合并2个数据帧'；包含字典的列的集合

我有两个不同的数据帧，如下所示

df1:
   class   name
0  I       {'tom':2,'sam':14}
1  II      {'ram':11,'joe':1}


df2:
   class   school area            name
0  I       mount  north view, ca  {'tom':0,'sam':0,'keith':0,'jhon':0}
1  II      zion   garden city, sa {'rita':0,'tommy':0,'kelvin':0,'ram':0,'joe':0}

如何比较df1和df2，更新学校和地区的列，并假设结果df1为

df1:
   class   school  area            name_1              name_2
0  I       mount   north view, ca  {'tom':2,'sam':14}  {'tom':0,'sam':0,'keith':0,'jhon':0}
1  II      zion    garden city, sa {'ram':11,'joe':1}  {'rita':0,'tommy':0,'kelvin':0,'ram':0,'joe':0}

• 如果df1中“name”列的所有键都位于df2的“name”列键中，则必须在df1上更新相应行的“school”和“area”列
• 如果df1中“name”列的所有键不在df2的“name”列键中，则相应行的“school”和“area”列必须在df1上更新为None

如何在下面的表达式中使用此条件，或者是否有其他方法

  df1 = df1.merge(df2, how='left')

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这是否达到目的？请注意，我更改了

df2

的最后一行，以查看是否没有正确填充任何值

df1 = pd.DataFrame({'class':[1,2], 'name': [{'tom':2,'sam':14},{'ram':11,'joe':1}]})
df2 = pd.DataFrame({'class':[1,2], 'school': ['mount','zion'], 'area':['north view, ca', 'garden city, sa'], 'name': [{'tom':0,'sam':0,'keith':0,'jhon':0}, {'rita':0,'tommy':0,'kelvin':0,'ram':0}]})



df1["name_concat"] = df1["name"].apply(lambda x: tuple(x.keys()))
df2["name_concat"] = df2["name"].apply(lambda x: tuple(x.keys()))

df = df1.merge(df2, how='left', on='class', suffixes=['_1', '_2'])

df[["school", "area"]] = df.apply(
    lambda x: x[["school", "area"]] if all(x1 in x["name_concat_2"] for x1 in x["name_concat_1"]) else [None,None], axis=1)
print(df)

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如果它不匹配（不同的键）？@pyd它应该更新为非。它只是元素级比较还是需要合并？你能为不匹配和它的期望值再添加一行吗output@thushv89，如果df1.name中的所有键都与df2.name匹配，则应将其合并，否则不合并