比较具有不同列名的两个数据框，并使用来自第二个数据框的列更新第一个数据框

Question

我正在处理两个具有不同列名和维度的数据框。

第一个数据帧“df1”包含单列“名称”，其名称需要位于第二个数据帧中。如果匹配，则需要返回 df2 第一列 df2[0] 中的值并添加到 result_df 中

第二个数据框“df2”有多个列，没有标题。这包含所有可能的小名和全名。任何列都可以有需要匹配的“名称”

目标：在“df2”中找到“df1”中的名称，如果匹配，则返回df2第一列的值并添加到df1的相应行中

df1

name
ab
alex
bob
robert
bill

df2

0	1	2	3
abram	ab
robert	rob	bob	robbie
alexander	alex	al
william	bill

result_df

name	matched_name
ab	abram
alex	alexander
bob	robert
robert	robert
bill	william

到目前为止我编写的代码出错了。我需要将其编写为高效代码，因为它将使用 df2 检查 df1 中的数百万个条目：

''' result_df = process_name(df1, df2)

定义进程名称（df1，df2）：

for elem in df2.values:
    
    if elem in df1['name']:
        df1["matched_name"] = df2[0]

'''

Answer 1

通过concat(),merge(),drop() 和rename() 和reset_index() 方法尝试：

df=(pd.concat((df1.merge(df2,left_on='name',right_on=x) for x in df2.columns))
    .drop(['1','2','3'],1)
    .rename(columns={'0':'matched_name'})
    .reset_index(drop=True))

df的输出：

    name    matched_name
0   robert  robert
1   ab      abram
2   alex    alexander
3   bill    william
4   bob     robert