熊猫搜索大df的整行是否包含来自另一个较小df的模板行？

熊猫搜索大df的整行是否包含来自另一个较小df的模板行，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要使用熊猫（Pandas）库加载大df和小df的数据，并确保数据格式正确。
2. 接下来，可以使用熊猫的merge函数将小df与大df进行合并。合并时，可以指定合并的列或索引，并选择合适的合并方式（如内连接、左连接、右连接或外连接）。
3. 合并后，可以使用熊猫的isnull函数检查是否存在缺失值。如果存在缺失值，可能需要进行数据清洗或处理。
4. 然后，可以使用熊猫的apply函数结合lambda表达式，逐行比较大df和小df的模板行是否相等。apply函数可以对数据框的每一行进行操作，并返回一个布尔值。
5. 最后，可以根据返回的布尔值判断大df的整行是否包含来自小df的模板行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载大df和小df的数据
big_df = pd.DataFrame(...)  # 大df的数据
small_df = pd.DataFrame(...)  # 小df的数据

# 合并大df和小df
merged_df = pd.merge(big_df, small_df, on='column_name', how='inner')  # 根据指定列进行内连接

# 检查是否存在缺失值
if merged_df.isnull().values.any():
    # 处理缺失值的逻辑

# 判断大df的整行是否包含来自小df的模板行
merged_df['contains_template_row'] = merged_df.apply(lambda row: row['template_row'] in row['big_df_row'], axis=1)

# 输出结果
print(merged_df['contains_template_row'])

在上述代码中，需要根据实际情况替换column_name、big_df、small_df、template_row和big_df_row等变量名，并根据具体需求选择合适的合并方式和处理缺失值的逻辑。

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