我有两个DataFrame。 。 。
df1是一个表，我需要从df2中的多列中检索索引，列对来提取值。
我看到有一个函数get_value在给定索引和列值时可以正常工作，但在尝试向量化此函数以创建新列时，我失败了......
df1 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))
df1.columns = list('abcde')
df1.index = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']
a b c d e
cat 0 1 2 3 4
dog 5 6 7 8 9
fish 10 11 12 13 14
bird 15 16 17 18 19
df1.get_value('bird, 'c')
17
现在我需要做的是在df2上创建一个完整的新列 - 根据df1，animal的索引，列对索引letter df2中指定的列有效地对上面的pd.get_value函数进行了矢量化。
df2 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))
df2['animal'] = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']
df2['letter'] = list('abcd')
0 1 2 3 4 animal letter
0 0 1 2 3 4 cat a
1 5 6 7 8 9 dog b
2 10 11 12 13 14 fish c
3 15 16 17 18 19 bird d
导致。 。 。
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0 1 2 3 4 cat a 0
1 5 6 7 8 9 dog b 6
2 10 11 12 13 14 fish c 12
3 15 16 17 18 19 bird d 18
答案 0 :(得分：4)
如果寻找更快的方法，那么zip将有助于小数据帧，即
k = list(zip(df2['animal'].values,df2['letter'].values))
df2['looked_up'] = [df1.get_value(*i) for i in k]
输出：
0 1 2 3 4 animal letter looked_up 0 0 1 2 3 4 cat a 0 1 5 6 7 8 9 dog b 6 2 10 11 12 13 14 fish c 12 3 15 16 17 18 19 bird d 18
正如约翰所建议的那样，你可以简化代码，这将会更快。
df2['looked_up'] = [df1.get_value(r, c) for r, c in zip(df2.animal, df2.letter)]
如果缺少数据，否则就是
df2['looked_up'] = [df1.get_value(r, c) if not pd.isnull(c) | pd.isnull(r) else pd.np.nan for r, c in zip(df2.animal, df2.letter) ]
适用于小型数据集
%%timeit
df2['looked_up'] = df1.lookup(df2.animal, df2.letter)
1000 loops, best of 3: 801 µs per loop
k = list(zip(df2['animal'].values,df2['letter'].values))
df2['looked_up'] = [df1.get_value(*i) for i in k]
1000 loops, best of 3: 399 µs per loop
[df1.get_value(r, c) for r, c in zip(df2.animal, df2.letter)]
10000 loops, best of 3: 87.5 µs per loop
适用于大型数据框
df3 = pd.concat([df2]*10000)
%%timeit
k = list(zip(df3['animal'].values,df3['letter'].values))
df2['looked_up'] = [df1.get_value(*i) for i in k]
1 loop, best of 3: 185 ms per loop
df2['looked_up'] = [df1.get_value(r, c) for r, c in zip(df3.animal, df3.letter)]
1 loop, best of 3: 165 ms per loop
df2['looked_up'] = df1.lookup(df3.animal, df3.letter)
100 loops, best of 3: 8.82 ms per loop
答案 1 :(得分：3)
这是一个恰当地命名为lookup的函数。
df2['looked_up'] = df1.lookup(df2.animal, df2.letter)
df2
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0 1 2 3 4 cat a 0
1 5 6 7 8 9 dog b 6
2 10 11 12 13 14 fish c 12
3 15 16 17 18 19 bird d 18
答案 2 :(得分：2)
lookup和get_value是很好的答案。
但是，如果查询数据框中没有（行，列）对，并且希望查找值为NaN - merge，则stack为1这样做的方式
In [206]: df2.merge(df1.stack().reset_index().rename(columns={0: 'looked_up'}),
left_on=['animal', 'letter'], right_on=['level_0', 'level_1'],
how='left').drop(['level_0', 'level_1'], 1)
Out[206]:
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0 1 2 3 4 cat a 0
1 5 6 7 8 9 dog b 6
2 10 11 12 13 14 fish c 12
3 15 16 17 18 19 bird d 18
添加不存在的（动物，字母）对进行测试
In [207]: df22
Out[207]:
0 1 2 3 4 animal letter
0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 cat a
1 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 dog b
2 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 fish c
3 15.0 16.0 17.0 18.0 19.0 bird d
4 NaN NaN NaN NaN NaN dummy NaN
In [208]: df22.merge(df1.stack().reset_index().rename(columns={0: 'looked_up'}),
left_on=['animal', 'letter'], right_on=['level_0', 'level_1'],
how='left').drop(['level_0', 'level_1'], 1)
Out[208]:
0 1 2 3 4 animal letter looked_up
0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 cat a 0.0
1 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 dog b 6.0
2 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 fish c 12.0
3 15.0 16.0 17.0 18.0 19.0 bird d 18.0
4 NaN NaN NaN NaN NaN dummy NaN NaN