用于索引的 R 的 match() 的 Python 等价

Question

所以我本质上想在 Python 中使用 Pandas 数据帧实现 R 的 match() 函数的等价物 - 不使用 for 循环。

在 R match() 中，返回其第二个参数中第一个参数的（第一个）匹配位置的向量。

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)

什么是 Python 中用于 Pandas 数据帧中的列的等效方法，不需要循环遍历值。

Answer 1

这是一个单班轮：

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

此解决方案以与输入A相同的顺序返回结果，就像match在 R match所做的那样，因此它比@jezrael 的答案更好，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])

Answer 2

你可以先用drop_duplicates ，然后boolean indexing与isin或merge 。

Python 从0计数，因此对于相同的输出添加1 。

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


B = B.drop_duplicates('c')
print (B)
   c
0  c
2  b
6  a

print (B[B.c.isin(A.c)])
   c
2  b
6  a

print (B[B.c.isin(A.c)].index)
Int64Index([2, 6], dtype='int64')

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print (pd.merge(B.reset_index(), A))
   index  c
0      2  b
1      6  a

print (pd.merge(B.reset_index(), A)['index'])
0    2
1    6
Name: index, dtype: int64

Answer 3

这给出了所有匹配的索引（使用 python 的基于 0 的索引）：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'C': ['a','b']})
print df1

   C
0  a
1  b

df2 = pd.DataFrame({'C': ['c','c','b','b','c','b','a','a']})
print df2   

   C
0  c
1  c
2  b
3  b
4  c
5  b
6  a
7  a

match = df2['C'].isin(df1['C'])
print [i for i in range(match.shape[0]) if match[i]]

#[2, 3, 5, 6, 7]