计算匹配字符串的实例和累计总值 - python

很难在标题上对此进行描述，但是鉴于以下两个DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np
import re


df1 = pd.DataFrame({
'url': [
  'http://google.com/car', 
  'http://google.com/moto', 
  'http://google.com/moto-bike'
], 'value': [3, 4, 6]})

url                           value
http://google.com/car         3
http://google.com/moto        4
http://google.com/moto-bike   6

df2 = pd.DataFrame({'name': ['car','moto','bus']})

  name
0 car
1 moto
2 bus

我想看看df2上的名称出现在url上的df1上了多少次，并且可以通过以下方式进行管理：

df2['instances'] = pd.Series([df1.url.str.contains(fr'\D{w}\D', regex=True) \
.sum() for w in df2.name.tolist()])

由于某种原因，汽车有零个实例，因此只有一个。

   name  instances
0   car          0
1  moto          2
2   bus          0

我想做的是拥有另一列，该列将value的所有匹配项的df1列求和，所以看起来像这样：

   name  instances  value_total
0   car          1           3
1  moto          2          10
2   bus          0           0

在正确的方向上的任何帮助将不胜感激，谢谢！

参考方案

尝试使用str.extract，然后将groupby与named aggregation合并（熊猫0.25+中的新功能）：

pat = '|'.join(df2['name']) #'car|moto|bus'
m = df2.merge(df1.assign(name=df1['url']
            .str.extract('('+ pat + ')', expand=False)),on='name',how='left')
m = m.groupby('name',sort=False).agg(instances=('value','count')
                 ,value_total=('value','sum')).reset_index()

print(m)

   name  instances  value_total
0   car          1          3.0
1  moto          2         10.0
2   bus          0          0.0

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