我有两个csv文件作为 Dataframe A和C导入。我希望将content列的字符串与data.data中包含A中的字符串的条目进行匹配。

A  time_a content    C  time_c data.data
   100    f00           400    otherf00other
   101    ba7           402    onlyrandom
   102    4242          407    otherba7other
                        409    other4242other

Should become:
time_a time_c content
100    400    f00
101    407    ba7
102    409    4242

我下面的解决方案使用迭代器。但它工作太慢。This answer解释了原因并给出了如何改进的方法。但我很难实现任何方法。
我怎样才能用Pandas的优化方法做到这一点呢？

# reset_index() on both df
df_alsa_copy = df_alsa.copy() # Never modify your iterator
df_alsa_copy['cap_fno'] = -1

for aIndex, aRow in df_alsa.iterrows():
    for cIndex, cRow in df_c.iterrows():
        if str(aRow['content']) in str(cRow['data.data']):
            df_alsa_copy.loc[aIndex, 'cap_fno'] = df_c.loc[cIndex, 'frame.number']
# https://stackoverflow.com/questions/31528819/using-merge-on-a-column-and-index-in-pandas
# Merge on frame.number column (bc I chose it to be included in alsa_copy as a column)
df_ltnc = pd.merge(df_alsa_copy, df_c, left_on='cap_fno', right_on='frame.number')

还尝试了：

• 如果存在完全匹配，则会起作用：Pandas: Join dataframe with condition .
• 我还设法将第二帧与series.str.contains的已知字符串进行了匹配。
• 问题是，我无法在merge on=中输入匹配的 Dataframe 列。我只能输入已知的字符串。
• 当我使用apply时，出现了同样的问题。
• 我没有成功与isin或类似的。

更多信息：

A保存我输入程序的带时间戳的内容。C是网络捕获。我想知道输入和捕获之间的时间。我假设：

• 字符串在A和C中的出现顺序相同。
• 但是在C中，可能会有一些线在中间。
• 字符串表示十六进制值。
• data.data包含其他字符以及我要查找的字符串。
• 也许我缺少Pandas的词汇，要寻找正确的方法。