python pandas apply的问题

cqwcns

现在有一个DataFrame（pandas），我叫它df1，内容大概是这样的：
“工单当前责任人”列中有夹杂这人员姓名。


另外有一个DataFrame（pandas），我叫它df2，内容大概是这样的：


我希望在df1中加一列 “人员” ，通过apply，规则是如果“工单当前责任人”包含了df2的"姓名"，则就等于对应姓名，效果类似这样：


我想到的是apply时，for循环df2的姓名，如果包含，就=姓名，否则等于=“未知”。
问题在于df2的姓名有几百到成千行，这样遍历效率好像太低了。各位大佬有什么建议？

peixuezhi

谢谢分下给你看看如何

青山绿水meng

多线程或者多进程这些都可以

cqwcns

我的代码：

[Python] 纯文本查看 复制代码

# 获得工单人员
def func_get_personnel(x):
    for str_name in df_personnel['姓名']:
        if str_name in x.工单当前责任人:
            return str_name
    return '未知'

# 新增[装维人员]列，并根据func_get_grid函数规则获得网格
df_on_the_way['装维人员'] = df_on_the_way.apply(lambda x: func_get_personnel(x), axis=1)

cqwcns

cqwcns 发表于 2020-12-24 12:55
我的代码：
[mw_shl_code=python,true]# 获得工单人员
def func_get_personnel(x):

这样果然很慢

ly:幽灵

-切割，取-1下标，你的工单负责人名字通常都是最后的，减少判断范围可以提高效率，就取最后的下标跟姓名匹配就行了，还是觉得慢就多线程吧

music984

其实就相当于提取姓名数据，等大神指导方法

metalhjl

先提取工单负责人中的姓名，让后两个df直接merge

cqwcns

metalhjl 发表于 2020-12-24 14:33
先提取工单负责人中的姓名，让后两个df直接merge

关键是如何提取比较好？

stoner

几百上千这种工作量,不必执着效率吧,可以考虑使用 Series.str.extract 方法

pat = "(" + "|".join(set(df2['姓名'])) + ")"
df1['工单当前责任人'].str.extract(pat)