在数据框列中应用模糊匹配，并将结果保存到新列中

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和数据框。常用的数据处理库包括pandas和numpy，可以使用以下代码导入：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个包含需要进行模糊匹配的列的数据框。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含一个名为"column_name"的列，需要在该列中进行模糊匹配。可以使用以下代码创建数据框：

df = pd.DataFrame({'column_name': ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']})

1. 使用str.contains()函数进行模糊匹配。str.contains()函数可以用于在字符串中查找特定的模式。在本例中，我们可以使用以下代码在"column_name"列中查找包含"app"的模式：

df['new_column'] = np.where(df['column_name'].str.contains('app'), 'Match', 'No Match')

1. 查看结果。可以使用以下代码查看包含模糊匹配结果的新列：

print(df)

输出结果如下：

  column_name new_column
0       apple      Match
1      banana   No Match
2      orange   No Match
3       grape   No Match

在这个例子中，我们在"column_name"列中进行了模糊匹配，如果某行的值包含"app"，则在新列"new_column"中标记为"Match"，否则标记为"No Match"。

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