Python: Join/Merge 2 dfs 近似键匹配

Question

我有两个数据框：

data = [['B100',30], ['C200',33], ['C201',11]]

data2 = [['B99/B100/B105','Yes'], ['C150/C200/C201','Yes'], ['D56/D500/D501','Yes']]

df_1 = pd.DataFrame(data, columns = ['code', 'value']) 

df_2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['code_agg', 'rating'])

我需要使用每个数据帧中 'code' 列的部分匹配将评分从 df_2 拉入 df_1（df_1 只有部分 key/code).结果应如下所示：

我尝试了几种方法，最常见的错误是“TypeError：'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed”

我将不胜感激任何帮助。谢谢！

Answer 1

df_1.merge(df_2.assign(code=df_2.code_agg.str.split('/')).explode('code'))
Out[]: 
   code  value        code_agg rating
0  B100     30   B99/B100/B105    Yes
1  C200     33  C150/C200/C201    Yes
2  C201     11  C150/C200/C201    Yes

Python: Join/Merge 2 dfs 近似键匹配

Python: Join/Merge 2 dfs on Approximate Key Match

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