根据两个不同数据帧中列的匹配字符串创建新列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要将两个数据帧进行合并或连接，以便能够同时访问它们的列。可以使用 pandas 库中的 merge() 或者 join() 函数来实现数据帧的合并。
2. 然后，需要找到两个数据帧中需要匹配的列。可以使用 pandas 库中的 str.contains() 函数来判断某一列中的字符串是否包含指定的匹配字符串。
3. 接下来，可以使用 pandas 库中的 apply() 函数结合 lambda 表达式，对每一行进行遍历，并根据匹配结果创建新列。在 lambda 表达式中，可以使用条件语句来判断匹配结果，并返回相应的值。
4. 最后，将新列添加到数据帧中，以便后续的分析和处理。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['apple', 'banana', 'orange'], 'col2': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col3': ['apple pie', 'banana bread', 'orange juice'], 'col4': [4, 5, 6]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='col1', right_on=df2['col3'], how='inner')

# 根据匹配结果创建新列
merged_df['new_col'] = merged_df.apply(lambda row: row['col2'] + row['col4'] if row['col3'] else None, axis=1)

# 打印结果
print(merged_df)

在上述示例代码中，我们首先创建了两个示例数据帧 df1 和 df2，然后使用 merge() 函数将它们合并为 merged_df。接着，使用 apply() 函数和 lambda 表达式遍历 merged_df 的每一行，并根据匹配结果创建了一个新列 new_col。最后，打印出合并后的结果。

这个方法适用于需要根据两个数据帧中的列进行匹配，并创建新列的场景。在实际应用中，可以根据具体需求进行适当的修改和调整。

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