如何判断DataFrame中的演员名是否存在于带数字后缀的另一DataFrame中？

方法一：提取df2.id中的纯姓名后匹配 #

先把df2.id里的姓名部分提取出来，再用isin做匹配。考虑到分隔符可能是短横-或长横–，用正则分割更稳妥：

# 提取df2中id列的姓名部分，兼容两种分隔符
df2_clean = df2.id.str.extract(r'^(.*?)\s*[-–]\s*\d+$')[0]
# 执行匹配
df.assign(indf=df.Actors.isin(df2_clean).astype(int))

正则r'^(.*?)\s*[-–]\s*\d+$'的作用是：从字符串开头匹配任意字符（非贪婪模式），直到遇到短横/长横，忽略横杠前后的空格，匹配后续年份数字，最终提取横杠前的姓名部分。

方法二：读取CSV时直接清洗列数据 #

如果不想后续再处理，可以在读取CSV时直接清洗id列：

def clean_actor_id(s):
    # 按两种分隔符分割，取第一部分作为姓名
    if ' - ' in s:
        return s.split(' - ')[0]
    elif ' – ' in s:
        return s.split(' – ')[0]
    return s

# 读取时指定转换器处理id列
df2 = pd.read_csv('your_file.csv', converters={'id': clean_actor_id})
# 之后直接用原代码匹配即可
df.assign(indf=df.Actors.isin(df2.id).astype(int))

方法三：反向模糊匹配（需注意重名风险） #

如果担心提取姓名时的格式遗漏，也可以反向检查每个演员名是否存在于df2.id的字符串中，但要注意避免子串误匹配（比如"Ben"会匹配"Ben Kingsley - 19xx"）：

df.assign(indf=df.Actors.apply(lambda x: any(x == s.split(' - ')[0] or x == s.split(' – ')[0] for s in df2.id)).astype(int))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nic.o