熊猫根据条件创建新列

Question

我有两个数据框 df1 和 df2。 df1 是一个包含各种列的数据框，df2 是一个只有一列 col2 的数据框，这是一个单词列表。

这显然是错误的，但我目前的代码是：df1["col_new"] = df1[df1["col1"]].str.contains(df2["col2"])

基本上，我想在df1 中创建一个名为col_new 的新列，如果值与df1 中的col1 中的值部分匹配，则该列已从df2 中的col2 复制值。

例如，如果col2 = "apple"和col1 = "im.apple3"，那么我想将"apple"的值复制或赋值给col_new等等。

我的另一个问题是在df1 中的col1 的字符串中找到第二个大写字母的索引/位置。

我在这里发现了一个类似的问题并编写了以下代码：df["sec_upper"] = df["col1"].apply(lambda x: re.research("[A-Z]+{2}",x).span())[1] 但我收到一条错误消息“在位置 6 多次重复”。

有人可以帮帮我吗？提前谢谢！

EDIT2：第一个问题解决了。谁能帮我解决第二个问题？

编辑1：

示例数据框：

df1

col1             
im.apple3     
Cookiemm      
Hi_World123


df2

col2
apple
cookie
world
candy
soda

预期输出：

col1          new_col     sec_upper
im.apple3     apple       NaN
Cookiemm      cookie      NaN
Hi_World123   world       4

Answer 1

试试这个：

df1['new_col'] = df1['col1'].str.lower().str.extract(f"({'|'.join(df2['col2'])})")

输出：

          col1 new_col
0    im.apple3   apple
1     Cookiemm  cookie
2  Hi_World123   world