来自不同列的Python Pandas字符串匹配

Question

我有一个excel-1(原始数据)和excel-2(参考文档)

在excel-1中，"Comments“应与excel-2 \f25 "Comments”-2\f6中的"comments“-2\f6进行匹配。-1\f25 excel-1 \f25 "comments”-1\f6列中的字符串包含-2\f25 excel-2 \f25“comments”-2\f6列中的任意子字符串，excel-2 \f6中的-2\f25 matched -2\f6和-2\f25 the -2\f6应在-2\f25 excel-1 \f6中的每一行中填写。-2\f25 column.If -2\f6。

Excel-1 {'Item'：{0：'rr-1'，1：'ss-2'}，' order '：{0: 1，1: 2}，'Comments'：{0：‘好；库存无序，#1237-MF，关闭库存'，1：’没有变化，不好，下周交货，09/12/2018-MF*‘}}

Excel-2 {‘评论’：{0：‘好'，1：’缺货'，2：‘库存关闭’，3：‘无变化’，4：‘不良库存’，5：‘下周发货'}，’主要原因‘：{0：’质量‘，1：’仓库‘，2：’物流‘，3：’反馈‘，4：’仓库‘，5：’物流'}，‘次要原因’：{0：‘制造’，1：‘库存’，2：‘仓库’，3：‘反馈’，4：‘库存’，5：‘仓库’}}

请帮助构建逻辑。

当有一个匹配项时，我使用pd.dataframe.str.concludes/isin函数得到了答案，但是如何编写逻辑来搜索多个匹配项，并以特定的结构格式编写。

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for value in df['Comments']:
    string = re.sub(r'[?|$|.|!|,|;]',r'',value)
    for index,value in df1.iterrows():
        substring = df1.Comment[index]
        if substring in string:
            df['Primary Reason']= df1['Primary Reason'][index]
            df['Secondary Reason']=df1['Secondary Reason'][index]

Answer 1

对于df‘’Comments‘中的值

string = re.sub(r'[?|$|.|!|,|;]',r'',value)

for index,value in df1.iterrows():

    substring = df1.Comment[index]

    if substring in string:

        df['Primary Reason']= df1['Primary Reason'][index]

        df['Secondary Reason']=df1['Secondary Reason'][index]

以上代码的分析：

1. 基本上，您是在比较excel-1的行和excel-2的行-1，并匹配子字符串和字符串，从而获得主要和次要原因？
2. 在这里，您正在覆盖相同的位置，即o/p位置，因此您始终只能得到1个结果。

问题出现在以下代码中：

df['Primary Reason']= df1['Primary Reason'][index]

df['Secondary Reason']=df1['Secondary Reason'][index]

1. 提出了这样的逻辑，您可以将结果相加，结果的行格式如下所示

res1，res2 ....etc