在本例中，看起来您需要在合并之前进行一些预处理。本质上，您希望取消列出列表中的元素，并为列表中的每个元素设置一行。完成此步骤后，您应该能够使用标准的merge操作。
下面是一个粗略的例子，说明如何在Python中使用pandas来实现这一点：

import pandas as pd

# Assuming your dataframes are df1 and df2

# Create a new dataframe where each value in the list of df1.Column B
# has its own row (with the corresponding value from df1.Column A)
df1 = df1.explode('Column B')

# Now you can merge the two dataframes
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Column B', right_on='Column D', how='inner')

# Drop the extra columns
merged_df = merged_df.drop(['Column B', 'Column D'], axis=1)

# Rename the columns if needed
merged_df.columns = ['Column A', 'Column C', 'Column D']

# Your merged dataframe is ready

此代码将为df1['Column B']中列表中的每个元素创建一个新行。然后，它将df1与df2合并，其中分解的Column B与Column D匹配。最后，它通过删除不必要的列并重命名剩余的列来清理生成的DataFrame。

试试这个：

df = df2.merge(df.explode("Column B"), right_on='Column B', left_on='Column D')

一个示例，该示例合并了包含列表条目的列上的两个 Dataframe ，并与列表中的任何值匹配

import pandas as pd

def merge_df(df1, df2, col1, col2):
    merged_data = []
    for _, row1 in df1.iterrows():
        for _, row2 in df2.iterrows():
            if any(item in row2[col2] for item in row1[col1]):
                merged_data.append([row1['Column A'], row2[col2], row2['Column C']])
    merged = pd.DataFrame(merged_data, columns=['Column A', 'Column D', 'Column C'])
    return merged

# Example usage
df1 = pd.DataFrame({'Column A': ['a', 'b'],
                    'Column B': [['val1', 'val2', 'val3'], ['val4', 'val5']]})

df2 = pd.DataFrame({'Column C': ['x', 'y'],
                    'Column D': ['val1', 'val4']})

merged_df = merge_df(df1, df2, 'Column B', 'Column D')
print(merged_df)
#   Column A Column D Column C
# 0        a     val1        x
# 1        b     val4        y