Я думаю, вам нужно рассчитать меру сходства между списком песен в df1 и df2.Я попробовал, вычислив косинусное расстояние между песнями в df1 и df2 в случайно сгенерированном списке песен.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vect = TfidfVectorizer(min_df=1)
Song1 = ["macarena bayside boys mix", "cant you hear my heart beat", "crying in the chapell", "you were on my mind"]
Song2 = ["cause im a man", "macarena", "beat from my heart"]
dist_dict = {}
match_dict = {}
for i in Song1 :
for j in Song2 :
tfidf = vect.fit_transform([i, j])
distance = ((tfidf * tfidf.T).A)[0,1]
if i in dist_dict.keys():
if dist_dict[i] < distance :
dist_dict[i] = distance
match_dict[i] = j
else :
dist_dict[i] = distance
Как только вы получителучшее соответствие вы можете найти идентификатор песни в df2