比较 numpy 数组中每个元素的矢量化方法

Question

我想知道是否有一种方法可以比较 numpy 数组中的每个元素（无论索引位置如何）。 我经常发现自己使用 pandas 数据帧中的 arrays 并且我想使用底层的 numpy 数组来比较每个元素。 我知道我可以像这样进行快速元素比较：

dfarr1 = pd.DataFrame(np.arange(0,1000))
dfarr2 = pd.DataFrame(np.arange(1000,0,-1))
dfarr1.loc[(dfarr1.values == dfarr2.values)]
# outputs: 500

（显然，上面只是一个玩具示例）但我想做的是相当于所有元素的两个循环，但以尽可能快的方式：

for ir in df.itertuples():
   for ir2 in country_df.itertuples():
      if df['city'][ir[0]] == country_df['Capital'][ir2[0]]:
         df['country'][ir[0]] = country_df['Country'][ir2[0]]

问题是我的数据帧包含数千个元素，而上面的元素太慢了（尤其是考虑到我确信将来我会在不同的、同样长的数据帧上执行类似的此类操作，因此一劳永逸地清除它一切都会好的）。 这个想法是我已经解析了几千个文件并获得了它们的地理数据（上面的=df），并且我有一个相当大的文件，其中包含城市及其对应的国家/地区作为查找（=country_df）。 这个想法是查看 df 中的城市是否与查找中的城市匹配，如果是，我想在 df 的新列（在同一行索引处）中添加相应的国家和解析的地理数据。 无论如何，这只是我需要（理想情况下）比上述方式更高的速度的一个例子。 非常感谢！

Answer 1

你可以试试这个：

 df1 = pd.DataFrame({'city': ['New York City', 'Los Angeles', 'Paris', 'Berlin', 'Beijing'], 
                     'country' : [None, None, None, None, None] })

df2 = pd.DataFrame({'city' : ['New York City', 'Paris', 'Berlin', 'Beijing', 'Los Angeles', 'Rome'],
                    'country': ['USA', 'France', 'Germany', 'China', 'USA', 'Italy']})

现在我们在df1上使用df2['country']系列作为填充值的fillna方法：

df1['country'] = df1.set_index('city')['country'].fillna(df2.set_index('city')['country'])\
                    .reset_index(drop=True)

print(df1)

    city          country
0   New York City  USA
1   Los Angeles    USA
2   Paris          France
3   Berlin         Germany
4   Beijing        China