У меня есть 1-й кадр данных с именем 'permits_df' со столбцом с именем 'FSA'.
> permits_df.head()
FSA Licence No. Category Operating Name
0 M9N B02-4741962 PRIVATE TRANSPORTATION COMPANY TAXIFY
1 M3J B02-4728645 PRIVATE TRANSPORTATION COMPANY INSTARYDE
2 M6K B02-4653451 PRIVATE TRANSPORTATION COMPANY UBER CANADA
3 M2J B02-4691773 PRIVATE TRANSPORTATION COMPANY FACEDRIVE
4 M8Z B02-4714142 PRIVATE TRANSPORTATION COMPANY RIDEIN
У меня есть 2-й кадр данных с именем 'hood_df' со столбцом с именем 'list_of_fsa'
CTUID CTNAME CMAPUID PRUID HOODNUM HOODNAME FCOUNT list_of_fsa
0 5350218.0 218.0 35535 35 16 Stonegate-Queensway 4 M6S,M8X,M8Y,M8Z
1 5350217.0 217.0 35535 35 16 Stonegate-Queensway 4 M6S,M8X,M8Y,M8Z
2 5350216.0 216.0 35535 35 16 Stonegate-Queensway 4 M6S,M8X,M8Y,M8Z
3 5350215.0 215.0 35535 35 16 Stonegate-Queensway 4 M6S,M8X,M8Y,M8Z
4 5350219.0 219.0 35535 35 16 Stonegate-Queensway 4 M6S,M8X,M8Y,M8Z
type(hood_df['list_of_fsa'][0])
> str
Для каждого FSA в permits_df['FSA'] мне нужно сравнить его со значениями всех строк FSA в hood_df['list_of_fsa'].Если происходит совпадение в FSA, мне нужно объединить эту запись из hood_df с записью permits_df, где было найдено совпадение input_FSA.
Проблема для меня заключается в том, что я должен сравниватьinput_FSA в permit_df['FSA'] и COLLECTION FSA в hood_df['list_of_fsa'].Было бы легко сделать inner join с использованием df.merge(), если бы hood_df['list_of_fsa'] содержал только 1 FSA внутри него.Но я не уверен, как найти соответствие между M8Z и M6S,M8X,M8Y,M8Z, а затем сделать df.merge().Как мне поступить?
Есть похожие вопросы о переполнении стека, но они не помогают, так как мне нужно использовать 2 разных кадра данных и не выбирать записи из одного и того же кадра данных.