用于索引的 R 的 match() 的 Python 等价性

Question

所以我基本上想在 Python 中实现与 R 的 match() 函数等效的功能，使用 Pandas 数据帧——而不使用 for 循环。

在 R 中，match() 返回第一个参数在第二个参数中的(第一个)匹配位置向量。

假设我有两个 df A 和 B，其中都包含 C 列。其中

A$C = c('a','b')
B$C = c('c','c','b','b','c','b','a','a')

在 R 中我们会得到

match(A$C,B$C) = c(7,3)

对于 pandas 数据框中的列，Python 中的等效方法是什么，它不需要遍历值。

Answer 1

这是一个 one liner:

B.reset_index().set_index('c').loc[A.c, 'index'].values

此解决方案以与输入 A 相同的顺序返回结果，就像 R 中的 match 一样，因此它是一个更好的等价物比@jezrael 的回答，因为

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完整示例:

A = pd.DataFrame({'c':['a','b']})
B = pd.DataFrame({'c':['c','c','b','b','c','b','a','a']})

B.reset_index().set_index('c').loc[A.c, 'index'].values

Output array([6, 2])