如何使用Pandas查找File1列中指定字符并提取File2匹配行

首先导入依赖并读取文件：

import pandas as pd

# 可根据实际文件格式替换为 read_excel、read_table 等方法
df1 = pd.read_csv("File1.csv")
df2 = pd.read_csv("File2.csv")

步骤1：从File1中提取匹配指定字符的条目 #

# 请替换下列参数：
# col_name：File1中需要检索的列名
# target_str：你指定的需要匹配的字符
match_keywords = df1[df1["col_name"].str.contains("target_str", na=False)]["col_name"].unique().tolist()

说明：na=False参数会自动跳过空值避免匹配报错，unique()用于对匹配结果去重，减少后续计算冗余。

步骤2：用提取到的关键词筛选File2的行 #

根据你的需求可选两种匹配模式：

模式1：仅在File2的指定列中匹配 #

# 替换 target_col 为File2中需要匹配的列名
# 完全匹配写法
filter_result = df2[df2["target_col"].isin(match_keywords)]

# 模糊匹配写法（只要包含关键词就算匹配）
filter_result = df2[df2["target_col"].str.contains("|".join(match_keywords), na=False)]

模式2：在File2的所有列中全局匹配，只要任意一列包含关键词就保留该行 #

match_rule = "|".join(match_keywords)
mask = df2.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains(match_rule, na=False)).any(axis=1)
filter_result = df2[mask]

最后可以将结果导出：

filter_result.to_csv("匹配结果.csv", index=False)

如果需要开启大小写敏感匹配，给str.contains方法添加case=True参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LoganLee