迭代两个数据帧并创建一个字典，其中一个数据帧是在第二个数据帧(值)中找到的字符串中的子字符串

在云计算领域，迭代两个数据帧并创建一个字典的过程可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要了解数据帧的概念。数据帧是一种二维数据结构，类似于表格或电子表格，由行和列组成。每一列代表一个特定的属性或字段，每一行代表一个数据记录。
2. 接下来，我们需要了解如何迭代数据帧。迭代数据帧意味着逐行遍历数据帧中的每个数据记录，并对其进行处理。在Python中，可以使用pandas库来处理数据帧，通过使用for循环和iterrows()方法来实现迭代。
3. 在迭代过程中，我们需要找到第二个数据帧中的字符串中的子字符串。可以使用Python的字符串操作方法来实现，例如使用find()方法或正则表达式来查找子字符串。
4. 找到子字符串后，我们可以将其存储在一个字典中。字典是一种无序的键值对数据结构，可以通过键来访问对应的值。在Python中，可以使用{}来创建字典，并使用键值对的方式来存储数据。

综上所述，迭代两个数据帧并创建一个字典的过程可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
                    'Age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John Doe', 'Alice Smith', 'Bob Johnson'],
                    'Address': ['123 Main St', '456 Elm St', '789 Oak St']})

# 创建一个空字典
result_dict = {}

# 迭代df1数据帧
for index, row in df1.iterrows():
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    
    # 在df2中查找name的子字符串
    for index, row in df2.iterrows():
        if name in row['Name']:
            address = row['Address']
            
            # 将结果存储在字典中
            result_dict[name] = {'Age': age, 'Address': address}

# 打印结果字典
print(result_dict)

以上代码中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，分别表示人员信息和地址信息。然后，我们创建了一个空字典result_dict来存储结果。

接下来，我们使用两个嵌套的for循环来迭代df1和df2数据帧。在内层循环中，我们使用in关键字来判断name是否是df2中某个数据记录的子字符串。如果是，则将对应的地址存储在result_dict字典中。

最后，我们打印出result_dict字典，即包含了df1中每个人员的年龄和对应的地址信息。

请注意，以上代码中没有提及具体的腾讯云产品和链接地址，因为这个问题与云计算领域的具体产品和服务没有直接关联。如果您有其他与云计算相关的问题，我将很乐意为您提供更多信息和帮助。