Python 在不同的帧B中判断帧A中的子字符串，每个帧的大小不同

如果Frame A中的子字符串总是匹配Frame B中的最后11个字符，则slice和map:

FrameA['B'] = FrameA['A'].map(FrameB.set_index(FrameB['A'].str[-11:])['A'])

merge:

out = FrameA.merge(FrameB.rename(columns={'A': 'B'}),
                   left_on='A', right_on=FrameB['A'].str[-11:], how='left')

输出:

             A                     B
0  00281378554  AT411513000281378554
1  10862520000  AT424480010862520000
2  82540193700  AT742011182540193700
3  76015394900  AT531200076015394900
4  00134355050                   NaN

如果子字符串不是固定的，则可以使用相同的方法组成相同长度的组.您还可以确保Frame B不包含重复的值

def make_mapper(length):
    idx = FrameB['A'].str[-length:]
    return (FrameB.set_index(idx)['A']
            .groupby(level=0).first()
           )

FrameA['B'] = (FrameA.groupby(FrameA['A'].str.len(), group_keys=False)['A']
                     .apply(lambda g: g.map(make_mapper(g.name)))
              )

输出:

             A                     B
0  00281378554  AT411513000281378554
1  10862520000  AT424480010862520000
2  82540193700  AT742011182540193700
3  76015394900  AT531200076015394900
4  00134355050                   NaN

在第一个(有效的)映射步骤之后，你可以使用第二个效率较低的逻辑来填充映射其他值，在任何地方都基于子字符串:

def find_anywhere(substr):
    return next((s for s in FrameB['A'] if substr in s), None)

m = FrameA['B'].isna()
FrameA.loc[m, 'B'] = FrameA.loc[m, 'A'].map(find_anywhere)

最终输出:

             A                             B
0  00281378554          AT411513000281378554
1  10862520000          AT424480010862520000
2  82540193700          AT742011182540193700
3  76015394900          AT531200076015394900
4  00134355050          AT511634000134355050
5     21864009  HU02142201082186400900000000