,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'B', 'C'], 'Col2': ['X1', 'X2', 'X3']})
df2 = pd.DataFrame({'Col3': ['A1', 'B2', 'C3'], 'Col4': ['Y1', 'Y2', 'Y3']})
for index, row in df1.iterrows():
match = df2[df2['Col3'] == row['Col1']]
if not match.empty:
print("String Match Found!")
print("df1:", row['Col1'], row['Col2'])
print("df2:", match['Col3'].values[0], match['Col4'].values[0])
在上述代码中,我们使用iterrows()函数来遍历df1数据帧的行。然后,我们在df2数据帧中查找匹配df1的字符串,并将匹配的结果存储在match变量中。如果匹配成功,我们可以根据需要执行相应的操作。
需要注意的是,以上代码只是一个示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。
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