Объединить два фрейма данных вместе в зависимости от одного столбца, содержащего значения другого столбца. ⇐ Python

[Anonymous]

Предположим, у меня есть кадры данных A и B, которые выглядят следующим образом:

Код: Выделить всё

A:                  |  B:
Code    Price |                    Name   ID
1  ABC1210   128.14 |  1    TEXTABC1211987654  351    (contains A 2)
2  ABC1211  3620.10 |  2          SAMPLE12345   20    (doesn't contain any)
3  ABC1212    96.44 |  3   ABC1220 SAMPLETEXT  164    (contains A 4)
4  ABC1220    35.78 |  4  Sample ABC1210 Text  776    (contains A 1)

Я хотел бы объединить код и имя, но не могу найти способ поиска значений кода в имени без точного совпадения строк.
Мои предыдущие исследования показывают, что df.str.contains(value) и df.isin(value) потенциально полезны, но оба они могут работать только с одним значением в один раз - я не могу сделать Например, A["Code"].isin(B["Name"]).
Я пришел к выводу, что мне придется повторить по каждому значению столбца Code в A, проверьте все соответствующие значения в столбце Name B, затем переименуйте это значение в значение A, с конечной целью использования df.merge()< /code>, чтобы объединить два Dataframe. Это кажется абсурдно медленным и противоречит цели модуля pandas, который предназначен для предотвращения такого рода итераций.
Есть ли способ сделать то, что я описываю, с помощью панды или numpy? Есть ли другая реализация, которую мне не хватает?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... alues-of-a