熊猫数据框之间的部分字符串匹配

我已经在这里，这里和其他地方看到过关于部分字符串匹配合并的讨论，但是在包含超字符串而不是子字符串的表上如何进行合并却一无所获。

给定样本数据，例如

df1 = pd.DataFrame({'uri': ['http://www.foo.com/index', 
                            'https://bar.net/directory', 
                            'www.baz.gov/aboutus']})
df2 = pd.DataFrame({'fqdn': ['www.foo.com',
                             'www.qux.mil']})

print(df1)

                         uri
0   http://www.foo.com/index
1  https://bar.net/directory
2        www.baz.gov/aboutus

print(df2)

          fqdn
0  www.foo.com
1  www.qux.mil

我的最终目标是从中删除df1包含任何子字符串的行df2。在实际数据中，df1有几百万行和df2几百个，并且任何给定的行在中df1最多具有一个子字符串df2。

给定样本数据，我希望最终得到一个像

                         uri
0  https://bar.net/directory
1        www.baz.gov/aboutus

按照我的逻辑，中间步骤是生成

                         uri           fqdn
0   http://www.foo.com/index    www.foo.com
1  https://bar.net/directory         np.NaN
2        www.baz.gov/aboutus         np.NaN

但我不知道如何在中检查所有df2的值df1.apply()。

编辑：

虽然以下两个答案都起作用，但通过编译正则表达式对象并使用，我在特定情况下获得了最快的结果extract：

import re

fqdn_list= re.compile(f"({'|'.join(df2.fqdn)})")

df1['fqdn'] = df1.uri.str.extract(fqdn_list)