我有两个df和两个字符串列，如下所示：

Df1：原始df有2000行名称Id Name

1 Paper

2 Paper

3 Scissors

4 Mat

5 Cat

6 Cat

第二个测向：原始测向有1000多个项目名称

^{pr2}$

我需要列Name中的字符串，它们位于列项名称中

第一种方法：使用str.contains：

我知道如何匹配字符串，如果它们是一列和要匹配的两个字符串，如下所示：df[df['Name'].str.contains("paper|cat", na=False)]

但是当有两列字符串(name&Item_name)要匹配时该怎么办？在

第二种方法：Fuzzywuzzymatched = []

for row in df1.index:

name = df1.get_value(row,"Name")

for columns in df2.index:

item_name=df2.get_value(columns,"Item_Name")

matched_token=fuzz.token_sort_ratio(name,item_name)

if matched_token> 80:

matched.append([name,item_name,matched_token])

问题是，它会很慢，而且我想要的输出是从fuzzyfuzzy得到的。输出如下：Id Name Item_ID

1 Paper 1,2,3

2 Paper 1,2,3

3 Scissors NA

4 Mat NA

5 Cat 4

6 Cat 4

总结：怎么做结构包含如果它们是两个具有不同列名的df

如何转换df以获得上述预期输出