I'm currently working on a project where I need to merge two pandas DataFrames based on geographical regions (such as Province, City, and District). However, the challenge is that the geographical region information in one DataFrame (let's call it left_df) might not exactly match the corresponding information in the other DataFrame (right_df). Here's a brief overview of the structure of my DataFrames: left_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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300866 2020/8/24 湖南省 长沙市 岳麓区
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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
Based on the key information in df1, select the data that meets the criteria from df2. Explanation:
- The date in df2 must be less than or equal to the corresponding date in df1.
- For example, if there is only a primary region, then select all the data corresponding to the primary region. If there are primary and secondary regions, then select the regions corresponding to both primary and secondary levels. If the primary region is "Central," then select from the national scope.
- As shown in figure 1, for the first entry, "Wang Hua," corresponds to Anhui Province, Anqing City. There are three entries in df2 for Anhui Province, Anqing City. After judging based on the time, only two entries meet the criteria.
- The final result should retain all the data from df1 and the corresponding ID and listing date from df2, as shown in figure 2.
The goal is to perform a left merge on left_df with right_df based on the concatenation of Province, City, and District columns. However, the match has to be fuzzy since exact matches may not always be possible due to inconsistencies in naming or missing information (e.g., missing city or district names).
I attempted to create a concatenated 'region' column in each DataFrame and then perform a fuzzy match using custom logic with apply and looping through rows, but I'm facing performance issues and complexity in handling mismatches.
Is there a more efficient and effective way to perform this kind of fuzzy matching and merging based on geographical regions using pandas or any other Python library that can handle such scenarios more gracefully?
Any suggestions or guidance on how to approach this problem would be greatly appreciated. Thank you in advance for your help!
