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python - 是否有基于索引和列加入的 Pandas 方法?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 09:38:58 25 4
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我试图通过从另一个 DataFrame 中提取值来在 Pandas DataFrame 中创建一个新列。对于每个索引,它应该使用与现有 DataFrames 值匹配的列值。这是一个有效的解决方案,但我正在寻找使用 Pandas 的最佳方法。

import pandas as pd

dates = pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-03', freq='d')
A = pd.DataFrame({
'i': [1,2,3],
}, index=dates)
B = pd.DataFrame({
1: [11, 12, 13],
2: [21, 22, 23],
3: [31, 32, 33],
}, index=dates)

# replace this with a more efficient method, avoiding for-loop and creating C
r = [B.loc[k, v] for k, v in A.i.items()]
C = pd.DataFrame({'B': r}, index=dates)
pd.merge(A, C, left_index=True, right_index=True)

预期结果:
                i   B
2020-01-01 1 11
2020-01-02 2 22
2020-01-03 3 33

最佳答案

您可以使用 lookup在这种情况下:

A['B'] = B.lookup(A.index, A['i'])
print(A)

输出:
            i   B
2020-01-01 1 11
2020-01-02 2 22
2020-01-03 3 33

关于python - 是否有基于索引和列加入的 Pandas 方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62414703/

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