<ul>
<li>给定<code>df1</code>和<code>df2</code>如下：</li>
</ul>
<h2><code>df1</code></h2>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>| | Line | TagName | CLASS |
| -:|: -|: | :|
| 0 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB.S2384_LesSwL | 10 |
| 1 | PT_WOA | .ZS01_RB2202_T05.SB.S2385_FLOK | 10 |
| 2 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB._CBAbsHy | 10 |
| 3 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB.S3110_CBAPV | 10 |
| 4 | PT_WOA | .ZS01_LARB2204.SB.S3111_CBRelHy | 10 |
</code></pre>
<h2><code>df2</code></h2>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>| | EquipmentNo | EquipmentDescription | Equipment |
| -:| :|: -|: |
| 0 | 1311256 | Lifting table | LA120 |
| 1 | 1311257 | Roller bed | RB2200 |
| 2 | 1311258 | Lifting table | LT2202 |
| 3 | 1311259 | Roller bed | RB2202 |
| 4 | 1311260 | Roller bed | RB2204 |
</code></pre>
<ol>
<li>在<code>df2</code>中的<code>Equipment</code>中查找唯一的<code>equipment</code></li>
</ol>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>equipment = df2.Equipment.unique().tolist()
</code></pre>
<ol start=“2”>
<li>通过在<code>equipment</code>中查找匹配项，在<code>df1</code>中创建<code>Equipment</code>列</li>
</ol>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>df1['Equipment'] = df1['TagName'].apply(lambda x: ''.join([part for part in equipment if part in x]))
</code></pre>
<ol start=“3”>
<li>在<code>Equipment</code>上合并成最终形式
<ul>
<li>如果不希望在<code>df_final</code>中使用<code>Equipment</code>列，请将<code>.drop(columns=['Equipment'])</code>添加到下一行代码的末尾</李>
</ul></li>
</ol>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>df_final = df1[['Line', 'TagName', 'Equipment']].merge(df2, on='Equipment')
</code></pre>
<h2><code>df_final</code></h2>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>| | Line | TagName | Equipment | EquipmentNo | EquipmentDescription |
| -:|: -|: |: | :|: -|
| 0 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB.S2384_LesSwL | LA120 | 1311256 | Lifting table |
| 1 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB._CBAbsHy | LA120 | 1311256 | Lifting table |
| 2 | PT_WOA | .ZS01_LA120_T05.SB.S3110_CBAPV | LA120 | 1311256 | Lifting table |
| 3 | PT_WOA | .ZS01_RB2202_T05.SB.S2385_FLOK | RB2202 | 1311259 | Roller bed |
| 4 | PT_WOA | .ZS01_LARB2204.SB.S3111_CBRelHy | RB2204 | 1311260 | Roller bed |
</code></pre>
基于部分字符串匹配，从另一个数据帧填充一个数据帧列
回答此问题可获得 20 贡献值，回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我是python编程新手。我有两个数据帧df1包含标签（180k行），df2包含设备名称（1600行）</p>
<p>df1：</p>
<blockquote>
<pre><code> Line TagName CLASS
187877 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB.S2384_LesSwL 10
187878 PT_WOA .ZS01_RB2202_T05.SB.S2385_FLOK 10
187879 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB._CBAbsHy 10
187880 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB.S3110_CBAPV 10
187881 PT_WOA .ZS01_LARB2204.SB.S3111_CBRelHy 10
</code></pre>
</blockquote>
<p>df2：</p>
<pre><code>EquipmentNo EquipmentDescription Equipment
1311256 Lifting table LA120
1311257 Roller bed RB2200
1311258 Lifting table LT2202
1311259 Roller bed RB2202
1311260 Roller bed RB2204
</code></pre>
<p>df2.Equipment位于df1.TagName中字符串之间的某个位置。我需要根据df2设备是否在df1标记名中进行匹配，然后df2（设备描述和设备编号）必须与df1匹配</p>
<p>最终输出应为</p>
<pre><code> Line TagName quipmentdescription EquipmentNo
187877 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB.S2384_LesSwL Lifting table 1311256
187878 PT_WOA .ZS01_RB2202_T05.SB.S2385_FLOK Roller bed 1311259
187879 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB._CBAbsHy Lifting table 1311256
187880 PT_WOA .ZS01_LA120_T05.SB.S3110_CBAPV Lifting table 1311256
187881 PT_WOA .ZS01_LARB2204.SB.S3111_CBRelHy Roller bed 1311260
</code></pre>
<p>我现在已经试过了</p>
<pre><code>cols= df2['Equipment'].tolist()
Xs=[]
for i in cols:
Test = df1.loc[df1.TagName.str.contains(i)]
Test['Equip']=i
Xs.append(Test)
</code></pre>
<p>然后根据“设备”合并xs和df2</p>
<p>但我得到了这个错误</p>
<blockquote>
<p>first argument must be string or compiled pattern</p>
</blockquote>
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