我目前正在开发一个项目，需要根据地理区域（例如省、市和区）合并两个 pandas DataFrame。然而，挑战在于一个 DataFrame（我们称之为 left_df）中的地理区域信息可能与另一个 DataFrame（right_df）中的相应信息不完全匹配。以下是我的 DataFrame 结构的简要概述： 左_df：
时间 姓名 一级地区 二级地区 三级地区
2020/5/9 王华 安徽省 安庆市
2021/9/30 孟宪锋 新疆维吾尔自治区 双河市
2016/5/6 赵丹 吉林省
2021/9/26 朱洪山 海南省
2021/8/12 陈斯 广东省 惠州市
2000/8/12 许崇伟 中央
2021/8/12 张建军 中央
2021/8/12 段广平 中央
2021/8/12 张生杰 青海省
2021/8/12 李晋平 山西省
2021/8/12 董良 山西省
2021/8/10 房全忠 宁夏回族自治区
2021/8/9 唐斌 广西壮族自治区
2021/8/9 孙本良 北京市
2021/8/9 段颖 云南省
2021/8/8 李强 安徽省 马鞍山市
2021/8/8 曹建国 陕西省
2021/8/5 王兵 中央
2021/8/5 李勤 中央
2021/8/5 关奇峰 河南省
2021/8/4 宿迟 北京市
2021/8/4 刘家铎 辽宁省
2021/8/3 高杰 山东省 日照市
2021/8/1 曾建华 江西省
2021/7/29 张丽萍 广东省 河源市
2021/7/29 刘红立 四川省
2021/7/28 肖亚庆 中央
2021/7/28 韩清 辽宁省
2021/7/27 赵应云 湖南省
2021/7/27 高斌 辽宁省 沈阳市 和平区
right_df：
id 上市时间 prov_reg city_reg county_reg
301077 2021/9/30 浙江省 杭州市 余杭区
301073 2021/9/30 浙江省 杭州市 西湖区
301075 2021/9/29 西藏自治区 昌都市 卡若区
301072 2021/9/29 江苏省 无锡市 锡山区
001217 2021/9/29 安徽省 池州市 东至县
301068 2021/9/28 浙江省 杭州市 余杭区
301069 2021/9/27 山东省 淄博市 淄川区
301071 2021/9/24 河南省 商丘市 柘城县
301063 2021/9/24 江苏省 苏州市 张家港市
301070 2021/9/23 上海市 上海市 松江区
301067 2021/9/22 广东省 深圳市 宝安区
301066 2021/9/22 浙江省 杭州市 上城区
300854 2021/9/16 广东省 深圳市 南山区
600955 2021/9/15 山东省 东营市 利津县
301065 2021/9/14 浙江省 台州市 临海市
301062 2021/9/14 上海市 上海市 金山区
301061 2021/9/13 江苏省 常州市 钟楼区
301060 2021/9/13 上海市 上海市 长宁区
301059 2021/9/13 广东省 肇庆市 四会市
301058 2021/9/9 江苏省 无锡市 滨湖区
301057 2021/9/9 浙江省 湖州市 德清县
001213 2021/9/8 北京市 北京市 丰台区
301056 2021/9/7 浙江省 湖州市 南浔区
301055 2021/9/6 浙江省 杭州市 富阳区
001215 2021/9/6 河南省 郑州市 中原区
301053 2021/9/1 浙江省 绍兴市 新昌县
301052 2021/8/30 浙江省 杭州市 西湖区
301051 2021/8/27 广东省 深圳市 宝安区
301050 2021/8/24 四川省 成都市 武侯区
301049 2021/8/24 安徽省 滁州市 南谯区
001212 2021/8/23 广东省 佛山市 高明区
301048 2021/8/18 湖北省 襄阳市 襄州区
301046 2021/8/17 上海市 上海市 普陀区
301047 2021/8/16 北京市 北京市 通州区
301045 2021/8/13 江苏省 苏州市 相城区
300994 2021/8/12 浙江省 杭州市 上城区
300814 2021/8/12 广东省 深圳市 宝安区
301043 2021/8/11 广东省 江门市 台山市
301041 2021/8/11 广东省 深圳市 福田区
430090 2021/8/9 北京市 北京市 海淀区
301042 2021/8/5 广东省 珠海市 香洲区
300964 2021/8/5 江苏省 南京市 溧水区
001211 2021/8/5 浙江省 杭州市 余杭区
301038 2021/8/4 广东省 深圳市 龙华区
300774 2021/8/4 北京市 北京市 大兴区
301040 2021/8/3 江苏省 苏州市 张家港市
301037 2021/7/30 上海市 上海市 奉贤区
301036 2021/7/29 江苏省 泰州市 兴化市
001210 2021/7/29 北京市 北京市 昌平区
301035 2021/7/28 山东省 潍坊市 寒亭区
301024 2021/7/28 上海市 上海市 浦东新区
301033 2021/7/26 广东省 广州市 黄埔区
301029 2021/7/23 广东省 东莞市
001209 2021/7/23 广东省 汕头市 潮南区
301032 2021/7/22 浙江省 绍兴市 新昌县
301030 2021/7/22 江苏省 苏州市 相城区
301028 2021/7/20 福建省 厦门市 同安区
301025 2021/7/19 上海市 上海市 金山区
301026 2021/7/16 江苏省 徐州市 鼓楼区
301031 2021/7/15 陕西省 西安市 雁塔区
301027 2021/7/15 广西壮族自治区 南宁市 青秀区
301023 2021/7/7 江苏省 无锡市 惠山区
301018 2021/7/7 广东省 佛山市 顺德区
301021 2021/7/6 广东省 深圳市 南山区
301020 2021/7/6 山东省 烟台市 芝罘区
301017 2021/7/5 山东省 济南市 历城区
301022 2021/7/2 山东省 青岛市 城阳区
301016 2021/6/30 江苏省 南京市 浦口区
301015 2021/6/30 山东省 青岛市 市北区
301013 2021/6/29 广东省 深圳市 龙华区
301019 2021/6/28 浙江省 宁波市 鄞州区
301004 2021/6/25 浙江省 金华市 武义县
001208 2021/6/24 湖南省 湘潭市 岳塘区
001207 2021/6/23 山东省 潍坊市 青州市
301012 2021/6/22 江苏省 泰州市 姜堰区
301010 2021/6/18 江苏省 常州市 武进区
300984 2021/6/18 浙江省 衢州市 柯城区
301011 2021/6/17 广东省 广州市 番禺区
301009 2021/6/17 浙江省 杭州市 临安区
301007 2021/6/16 辽宁省 大连市 旅顺口区
301008 2021/6/11 浙江省 金华市 婺城区
600905 2021/6/10 北京市 北京市 通州区
601156 2021/6/9 上海市 上海市 浦东新区
301006 2021/6/7 江苏省 南京市 江宁区
301002 2021/6/7 广东省 深圳市 宝安区
300998 2021/6/2 浙江省 宁波市 宁海县
300997 2021/6/2 广东省 湛江市 赤坎区
301005 2021/6/1 上海市 上海市 嘉定区
301003 2021/6/1 江苏省 苏州市 张家港市
301001 2021/5/28 上海市 上海市 金山区
301000 2021/5/28 上海市 上海市 金山区
300995 2021/5/26 广东省 江门市 江海区
600032 2021/5/25 浙江省 杭州市 上城区
300992 2021/5/25 浙江省 台州市 温岭市
300614 2021/5/25 河南省 郑州市 中原区
300993 2021/5/24 山东省 潍坊市 寿光市
300991 2021/5/20 广东省 深圳市 光明区
001206 2021/5/18 天津市 天津市 西青区
001205 2021/5/13 江苏省 南京市 浦口区
300990 2021/5/12 河北省 廊坊市 三河市
300988 2021/5/12 天津市 天津市 西青区
300987 2021/5/11 四川省 成都市 武侯区
001203 2021/5/10 内蒙古自治区 巴彦淖尔市 乌拉特前旗
300989 2021/5/7 广东省 深圳市 福田区
300986 2021/4/30 江西省 抚州市 广昌县
300985 2021/4/29 吉林省 长春市 朝阳区
001202 2021/4/29 广东省 佛山市 南海区
001201 2021/4/28 广东省 河源市 东源县
300982 2021/4/27 江苏省 常州市 武进区
300981 2021/4/27 河北省 唐山市 滦南县
300979 2021/4/26 广东省 中山市
300978 2021/4/26 广东省 佛山市 顺德区
300980 2021/4/21 湖北省 孝感市 汉川市
300975 2021/4/21 江苏省 南京市 鼓楼区
300983 2021/4/20 上海市 上海市 宝山区
300977 2021/4/20 广东省 深圳市 龙岗区
300976 2021/4/19 广东省 东莞市
300972 2021/4/19 福建省 漳州市 漳浦县
601279 2021/4/15 吉林省 长春市 朝阳区
300973 2021/4/15 广东省 广州市 增城区
300971 2021/4/15 湖北省 襄阳市 襄州区
300968 2021/4/15 广东省 惠州市 惠城区
300967 2021/4/13 宁夏回族自治区 银川市 永宁县
300970 2021/4/12 江苏省 宿迁市 泗阳县
300969 2021/4/12 浙江省 宁波市 江北区
300966 2021/4/9 湖北省 襄阳市 宜城市
300963 2021/4/9 上海市 上海市 嘉定区
300962 2021/4/9 广东省 深圳市 罗湖区
003043 2021/4/6 江苏省 苏州市 相城区
003042 2021/4/6 山东省 济南市 历下区
003041 2021/4/6 浙江省 金华市 义乌市
300965 2021/4/2 北京市 北京市 顺义区
300961 2021/3/30 广东省 深圳市 南山区
300960 2021/3/29 广东省 深圳市 龙华区
300958 2021/3/29 北京市 北京市 朝阳区
300956 2021/3/26 安徽省 六安市 舒城县
300957 2021/3/25 云南省 昆明市 五华区
300955 2021/3/24 福建省 泉州市 鲤城区
300959 2021/3/22 江苏省 无锡市 滨湖区
003040 2021/3/22 广东省 东莞市
300953 2021/3/18 浙江省 宁波市 宁海县
300952 2021/3/11 江苏省 南通市 如东县
003039 2021/3/8 广东省 佛山市 顺德区
300950 2021/3/3 山东省 青岛市 胶州市
300951 2021/2/26 广东省 深圳市 龙岗区
300949 2021/2/26 广东省 深圳市 南山区
300948 2021/2/25 山东省 青岛市 崂山区
300947 2021/2/10 上海市 上海市 长宁区
300945 2021/2/10 浙江省 杭州市 萧山区
300943 2021/2/10 浙江省 绍兴市 上虞区
003038 2021/2/10 安徽省 滁州市 天长市
300942 2021/2/9 广东省 深圳市 宝安区
300941 2021/2/9 福建省 福州市 晋安区
300946 2021/2/8 福建省 莆田市 荔城区
600916 2021/2/5 北京市 北京市 大兴区
003037 2021/2/4 广东省 中山市
300940 2021/2/3 广东省 深圳市 宝安区
300939 2021/1/28 广东省 深圳市 龙岗区
003036 2021/1/28 浙江省 绍兴市 新昌县
300938 2021/1/27 广东省 深圳市 南山区
300937 2021/1/27 四川省 成都市 金牛区
300936 2021/1/26 江苏省 常州市 钟楼区
300933 2021/1/22 江苏省 无锡市 宜兴市
300932 2021/1/22 广东省 东莞市
300931 2021/1/21 江苏省 苏州市 吴江区
300930 2021/1/21 浙江省 杭州市 建德市
300935 2021/1/20 北京市 北京市 海淀区
300929 2021/1/20 安徽省 马鞍山市 雨山区
003035 2021/1/19 广东省 广州市 黄埔区
003032 2021/1/12 江苏省 宿迁市 沭阳县
003033 2021/1/11 山东省 青岛市 平度市
300927 2021/1/7 江苏省 南通市 崇川区
300926 2021/1/7 江苏省 苏州市 昆山市
300928 2021/1/6 北京市 北京市 通州区
003030 2021/1/6 浙江省 杭州市 滨江区
003031 2021/1/4 河北省 石家庄市 鹿泉区
300894 2020/12/31 浙江省 嘉兴市 海宁市
300925 2020/12/30 广东省 深圳市 南山区
430510 2020/12/28 山东省 青岛市 胶州市
003028 2020/12/28 广东省 深圳市 光明区
300922 2020/12/25 河北省 秦皇岛市 海港区
300920 2020/12/25 浙江省 湖州市 长兴县
300923 2020/12/24 吉林省 长春市 绿园区
003029 2020/12/24 吉林省 长春市 朝阳区
300919 2020/12/23 贵州省 铜仁市 玉屏侗族自治县
300921 2020/12/22 广东省 深圳市 福田区
300918 2020/12/22 山东省 烟台市 龙口市
300917 2020/12/21 广东省 深圳市 福田区
003027 2020/12/18 安徽省 马鞍山市 含山县
003026 2020/12/18 浙江省 湖州市 长兴县
003020 2020/12/15 安徽省 合肥市 蜀山区
003025 2020/12/11 浙江省 宁波市 鄞州区
003023 2020/12/11 四川省 成都市 武侯区
003022 2020/12/8 山东省 枣庄市 滕州市
300913 2020/12/7 浙江省 湖州市 德清县
300912 2020/12/7 江苏省 无锡市 惠山区
601686 2020/12/4 天津市 天津市 静海区
003021 2020/12/4 广东省 深圳市 宝安区
300911 2020/12/3 浙江省 绍兴市 嵊州市
300916 2020/12/2 广东省 深圳市 宝安区
300915 2020/12/2 上海市 上海市 奉贤区
300910 2020/11/27 河南省 新乡市 新乡县
003004 2020/11/26 北京市 北京市 海淀区
430047 2020/11/24 北京市 北京市 海淀区
300908 2020/11/23 河南省 南阳市 西峡县
300909 2020/11/18 广东省 深圳市 宝安区
300907 2020/11/18 江苏省 苏州市 相城区
003019 2020/11/17 福建省 厦门市 集美区
300884 2020/11/12 福建省 厦门市 海沧区
003018 2020/11/6 广东省 东莞市
300906 2020/11/5 江西省 南昌市 青山湖区
300905 2020/11/5 江苏省 苏州市 相城区
300903 2020/11/5 广东省 惠州市 惠阳区
300902 2020/10/29 福建省 厦门市 集美区
300901 2020/10/29 浙江省 温州市 鹿城区
300900 2020/10/29 黑龙江省 哈尔滨市 平房区
003017 2020/10/26 浙江省 杭州市 建德市
003016 2020/10/26 福建省 厦门市 湖里区
003013 2020/10/22 广东省 广州市 越秀区
003015 2020/10/21 江苏省 苏州市 昆山市
601568 2020/10/20 陕西省 榆林市 神木市
300899 2020/10/16 上海市 上海市 浦东新区
300898 2020/10/16 浙江省 温州市 苍南县
300999 2020/10/15 上海市 上海市 浦东新区
003001 2020/10/13 北京市 北京市 海淀区
003011 2020/9/30 浙江省 嘉兴市 海宁市
300897 2020/9/28 浙江省 杭州市 滨江区
300896 2020/9/28 北京市 北京市 昌平区
003010 2020/9/25 广东省 广州市 黄埔区
003009 2020/9/25 陕西省 西安市 雁塔区
002998 2020/9/25 江苏省 无锡市 江阴市
300895 2020/9/24 北京市 北京市 东城区
300893 2020/9/24 浙江省 宁波市 余姚市
300892 2020/9/24 上海市 上海市 松江区
003008 2020/9/23 河南省 许昌市 建安区
003007 2020/9/23 北京市 北京市 昌平区
003005 2020/9/22 北京市 北京市 门头沟区
003002 2020/9/22 山西省 长治市 壶关县
003006 2020/9/21 重庆市 重庆市 巴南区
003003 2020/9/21 广东省 东莞市
300891 2020/9/17 广东省 云浮市 云安区
300890 2020/9/17 广东省 深圳市 龙华区
300888 2020/9/17 广东省 深圳市 龙华区
300889 2020/9/16 广东省 深圳市 光明区
300887 2020/9/16 北京市 北京市 海淀区
300886 2020/9/16 安徽省 安庆市 潜山市
003000 2020/9/14 湖南省 岳阳市 平江县
002984 2020/9/11 山东省 青岛市 即墨区
300885 2020/9/10 江苏省 扬州市 邗江区
300883 2020/9/10 安徽省 滁州市 明光市
300882 2020/9/10 浙江省 台州市 天台县
601702 2020/9/7 上海市 上海市 金山区
002999 2020/9/3 广东省 广州市 越秀区
002997 2020/9/3 安徽省 芜湖市 鸠江区
300881 2020/9/1 江苏省 常州市 钟楼区
300880 2020/9/1 浙江省 宁波市 慈溪市
300879 2020/9/1 浙江省 宁波市 余姚市
002996 2020/8/28 重庆市 重庆市 合川区
300878 2020/8/24 浙江省 丽水市 莲都区
300877 2020/8/24 安徽省 滁州市 琅琊区
300876 2020/8/24 广东省 揭阳市 揭东区
300875 2020/8/24 天津市 天津市 北辰区
300873 2020/8/24 江苏省 苏州市 吴江区
300872 2020/8/24 西藏自治区 拉萨市 堆龙德庆区
300871 2020/8/24 湖北省 武汉市 东西湖区
300870 2020/8/24 广东省 深圳市 宝安区
300869 2020/8/24 河北省 秦皇岛市 海港区
300868 2020/8/24 广东省 深圳市 龙华区
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002826 2016/12/9 西藏自治区 拉萨市 堆龙德庆区
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300559 2016/11/1 四川省 成都市 武侯区
300557 2016/11/1 湖北省 武汉市 江夏区
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002815 2016/10/12 广东省 深圳市 光明区
002813 2016/10/12 广东省 深圳市 南山区
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300533 2016/8/18 广东省 深圳市 南山区
300532 2016/8/18 广东省 深圳市 龙岗区
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600977 2016/8/9 北京市 北京市 怀柔区
300531 2016/8/9 广东省 深圳市 南山区
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300528 2016/8/8 江苏省 南京市 栖霞区
300527 2016/8/5 湖北省 武汉市 江夏区
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300525 2016/7/26 福建省 福州市 闽侯县
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300520 2016/7/8 安徽省 合肥市 蜀山区
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002799 2016/6/8 陕西省 西安市 雁塔区
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002793 2016/4/15 浙江省 台州市 温岭市
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002792 2016/3/28 广东省 中山市
300506 2016/3/24 广东省 深圳市 南山区
300484 2016/3/22 广东省 深圳市 光明区
601020 2016/3/16 西藏自治区 拉萨市 堆龙德庆区
300505 2016/3/15 云南省 昆明市 东川区
002789 2016/3/11 广东省 深圳市 福田区
300503 2016/3/9 广东省 广州市 黄埔区
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002788 2016/2/18 福建省 厦门市 湖里区
300501 2016/2/4 上海市 上海市 松江区
根据df1中的关键信息，从df2中选择符合条件的数据。 说明：
目标是根据省、市和区列的串联对 left_df 和 right_df 执行左合并。然而，匹配必须是模糊的，因为由于命名不一致或信息缺失（例如，缺失城市或地区名称），精确匹配可能并不总是可能。
我尝试在每个 DataFrame 中创建一个串联的“区域”列，然后使用自定义逻辑通过应用和循环行执行模糊匹配，但我在处理不匹配时面临性能问题和复杂性。
有没有一种更高效、更有效的方法来使用 pandas 或任何其他可以更优雅地处理此类场景的 Python 库来执行这种基于地理区域的模糊匹配和合并？
任何有关如何解决此问题的建议或指导将不胜感激。预先感谢您的帮助！
# Version : 1.0
# File : practise1.0.py
# Time : 2024/2/19 21:52
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('pp.xlsx', sheet_name=0, usecols='A:E', keep_default_na='')
# print(df1)
# df2 = pd.read_excel('pp.xlsx', sheet_name=1, converters={'id': lambda s:f'{s:06}'}, keep_default_na='')
# df2 = pd.read_excel('pp.xlsx', sheet_name=1, converters={'id': lambda s:str(s).zfill(6)}, keep_default_na='')
df2 = pd.read_excel('pp.xlsx', sheet_name=1, converters={'id': lambda s:str(s).rjust(6,'0')}, keep_default_na='')
df2['id'] = df2['id'].astype(str)
def q1():
tdf=(
df1.apply(
lambda x,b=df2:
b.loc[
lambda y:(y.iloc[:,1]<=x.iloc[0])
&(
y.iloc[:,2:].apply(
lambda z,a=x.iloc[2:].str.cat():
('' if a=='中央' else a) in z.str.cat()
,
axis=1
)
)
]
.iloc[:,:2]
.assign(**x)
,
axis=1
)
)
# print(pd.concat(tdf.tolist()))
print(pd.concat([*tdf]))
def q2():
tdf=(
df1.apply(
lambda x,b=df2:
b.loc[
lambda y:(y.iloc[:,1]<=x.iloc[0])
&(
y.iloc[:,2:].apply(
lambda z,a=x.iloc[2:].str.cat():
('' if a=='中央' else a) in z.str.cat()
,
axis=1
)
)
]
.iloc[:,0]
.tolist()
,
axis=1
)
).tolist()
tdf1=(
df1.apply(
lambda x,b=df2:
b.loc[
lambda y:(y.iloc[:,1]<=x.iloc[0])
&(
y.iloc[:,2:].apply(
lambda z,a=x.iloc[2:].str.cat():
('' if a=='中央' else a) in z.str.cat()
,
axis=1
)
)
]
.iloc[:,1]
.tolist()
,
axis=1
)
).tolist()
print(tdf)
df1['A']=tdf
df1['B']=tdf1
print(df1)
df1.explode(['A','B']).to_excel('bomb1.0.xlsx')
def q3():
tdf=(
df1.apply(
lambda x,b=df2:
b.loc[
lambda y:(y.iloc[:,1]<=x.iloc[0])
&(
y.iloc[:,2:].apply(
lambda z,a=x.iloc[2:].str.cat():
('' if a=='中央' else a) in z.str.cat()
,
axis=1
)
)
]
.iloc[:,:2]
.assign(**x[:2])
,
axis=1
)
).tolist()
print(pd.concat(tdf))
print(df1)
# print(pd.concat([df1,pd.concat(tdf)],axis=1))
pd.concat(tdf).to_excel('draft3.xlsx')
print(pd.concat(tdf))
if __name__ == '__main__':
q3()