我有兩個資料框：
研究人員：所有研究人員及其 id_number 的串列
樣本：樣本串列和所有與之相關的研究人員，同一個單元格中可能有多個研究人員。
我想查看研究表中的每一行，并檢查它們是否出現在表樣本的每一行中。如果他們這樣做，我想得到：a) 他們從研究人員表中得到的 id 和從樣本表中得到的樣本編號。
表研究員
id_researcher full_name
0 1 Jack Sparrow
1 2 Demi moore
2 3 Bickman
3 4 Charles Darwin
4 5 H. Haffer
表樣
sample_number collector
230 INPA A 231 Haffer
231 INPA A 232 Charles Darwin
232 INPA A 233 NaN
233 INPA A 234 NaN
234 INPA A 235 Jack Sparrow; Demi Moore ; Bickman
我想要的輸出：
id_researcher num_samples
0 5 INPA A 231
1 4 INPA A 232
2 1 INPA A 235
3 2 INPA A 235
4 3 INPA A 235
我可以使用以下代碼在常規 python 中使用回圈來實作它，但它非常低而且很長。有誰知道更快更簡單的方法？也許與熊貓適用？
id_researcher = []
id_num_sample = []
for c in range(len(data_researcher)):
for a in range(len(data_samples)):
if pd.isna(data_samples['collector'].iloc[a]) == False and data_researcher['full_name'].iloc[c] in data_samples['collector'].iloc[a]:
id_researcher.append(data_researcher['id_researcher'].iloc[c])
id_num_sample.append(data_samples['No TEC'].iloc[a])
data_researcher_sample = pd.DataFrame.from_dict({'id_pesq': id_researcher, 'num_sample': id_num_sample}).sort_values(by='num_amostra')
uj5u.com熱心網友回復：
你有幾個資料清理作業，以小寫做這樣的“摩爾定律”，“Haffer”在一種情況下名字的首字母，沒有在其它等標準化你的兩個dataframes后，您可以split與explode collections和使用merge：
samples['collector'] = samples['collector'].str.split(';')
samples = samples.explode('collector')
samples['collector'] = samples['collector'].str.strip()
out = researchers.merge(samples, right_on='collector', left_on='full_name', how='left')[['id_researcher','sample_number']].sort_values(by='sample_number').reset_index(drop=True)
輸出：
id_researcher sample_number
0 5 INPA A 231
1 4 INPA A 232
2 1 INPA A 235
3 2 INPA A 235
4 3 INPA A 235
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