Question

我有一个pandas数据帧，结构如下：

DF_Cell, DF_Site
C1,A
C2,A
C3,B
C4,B
C5,B

我有一个非常长的循环（1亿次迭代），其中我逐一处理对应于DataFrame中“DF_Cell”列的字符串（第一次循环迭代创建C1，第二次迭代创建C2等等... ）。

我想在数据帧中查找与循环中处理的单元格（DF_Cell）对应的DF_Site。

我能想到的一种方法是将处理过的单元格放在一个单元格的DataFrame中然后对它进行左合并，但这对于这样的大数据来说效率太低了。

有更好的方法吗？

Answer 1

也许您想将DF_Cell设置为索引*：

In [11]: df = pd.read_csv('foo.csv', index_col='DF_Cell')
         # or df.set_index('DF_Cell', inplace=True)

In [12]: df
Out[12]: 
        DF_Site
DF_Cell        
C1            A
C2            A
C3            B
C4            B
C5            B

然后，您可以使用loc：

来引用行或特定条目

In [13]: df.loc['C1']
Out[13]: 
DF_Site    A
Name: C1, dtype: object

In [14]: df.loc['C1', 'DF_Site']
Out[14]: 'A'

*假设这有两列，您可以使用squeeze=True。

Answer 2

我真的不明白你在第一段中的意思，但是为了能够通过参考不同列中的相应类型来查找字段值，我同意Alexis的例子是最惯用和最有效的在熊猫中做到这一点的方法。但是，如果这确实代表了您的数据结构，您可以使用dict。

    data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

    data['a'] 
    # 2

    map(lambda y: x[y]+1, ['c', 'b', 'a'])
    # [4, 3, 2]

VLOOKUP等效函数在pandas DataFrame中查找值

2 个答案: