python - 替代方法而不是遍历行来获取平均值列表

Question

我有如下两个数据框:-

data ={'a':[1,2,3,4,5,6,7],'b':[2,5,3,6,1,7,4]}
df = pd.DataFrame(data)
df
    a   b
0   1   2
1   2   5
2   3   3
3   4   6
4   5   1
5   6   7
6   7   4
data ={'a':[4,2,1,7,3,6,5],'c':[12,15,13,60,100,700,400]}
df1 = pd.DataFrame(data)
df1
    a   c
0   4   12
1   2   15
2   1   13
3   7   60
4   3   100
5   6   700
6   5   400

现在我想要一个使用上述两个数据框的值列表。基本上，我想搜索 df1 中的 df 行值并获取相应的值( df1 的列 c ) 并通过取两个数字的平均值将它们附加到列表中。

但是，我能够做到，但是当我遍历行时​​需要时间。有没有更好的方法可以更快地获得解决方案？

代码:

final=[]
for index, row in edges.iterrows():
    for inde2x, row2 in df1.iterrows():
        if np.isin(row['a'],row2['a']) == True: 
            r1 = row2['c']
        if np.isin(row['b'],row2['a']) == True:
            r2 = row2['c']
    final.apped(r1+r2)
print(final)

异常输出:

[28, 415, 200, 712, 413, 760, 72]

Answer 1

一种方法是堆叠 df 的值，使用 df1 中的 a 列映射它:

out = df.stack().map(df1.set_index('a')['c']).groupby(level=0).sum()

输出:

0     28
1    415
2    200
3    712
4    413
5    760
6     72
dtype: int64

如果你需要一个列表，你可以做out.tolist()