如何根据存储在另一个数据帧中的子字符串和行数来过滤此pandas数据帧？

在pandas中，可以使用字符串方法和条件过滤来根据存储在另一个数据帧中的子字符串和行数来过滤数据帧。以下是一个完善且全面的答案：

为了根据存储在另一个数据帧中的子字符串和行数来过滤pandas数据帧，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已导入pandas库：

import pandas as pd

1. 定义主数据帧（DataFrame）和子字符串数据帧（DataFrame），并假设主数据帧包含一个名为"column_name"的列，其中存储了子字符串。

df_main = pd.DataFrame({'column_name': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']})
df_sub = pd.DataFrame({'substring': ['apple', 'banana', 'grape']})

1. 使用字符串方法str.contains()和布尔索引来筛选包含特定子字符串的行。

df_filtered = df_main[df_main['column_name'].str.contains('|'.join(df_sub['substring']))]

上述代码中，使用"|".join(df_sub['substring'])将子字符串列表连接为一个正则表达式，然后使用str.contains()方法筛选匹配的行。

1. 可选：根据存储在另一个数据帧中的行数来进一步筛选数据帧。假设子字符串数据帧的行数表示要保留的行数。

df_filtered = df_filtered.head(len(df_sub))

上述代码中，使用head(len(df_sub))方法来截取与子字符串数据帧行数相同数量的行。

综上所述，以上代码可以根据存储在另一个数据帧中的子字符串和行数来过滤pandas数据帧。这种方法适用于需要根据其他数据帧中的条件进行过滤的情况。

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