在元组列表中查找数据帧的索引，并将元组列表中具有相应索引的列添加到数据帧

Question

所以我试图在python中做一些东西，在这个元组列表中找到一个数据帧的索引，如果首字母缩写词（对应于数据帧中的索引在索引为0的元组列表中，在一个名为cluster的新列中数据框将 0 添加到具有该首字母缩写词的行作为索引。我正在附加元组列表和数据框的列。请告诉我！谢谢！

元组索引。	价值观。
0	马萨诸塞州宾夕法尼亚州
1	纽约州，佛罗里达州

DF 指数。	簇
纽约	1
嘛	0

Answer 1

在这里，从列“元组索引”创建数据帧并设置索引。 和“DF 指数”。 'Cluster' 列填充有 np.nan。 创建了一个列表生成器，它检查 'df['Values.']' 列中的行是否与 'DF 索引匹配。 '。 结果标签用于从 df.index 获取索引并提取该数字。 然后用这些值填充“df1['Cluster']”列。

import numpy as np
import pandas

df = pandas.DataFrame({'tuple index.': (0, 1), 'Values.': [('MA,PA,CA'), ('NY,FL')]})
df = df.set_index('tuple index.')
df1 = pandas.DataFrame({'DF Index.': ('NY', 'MA'), 'Cluster': [np.nan, np.nan]})
df1 = df1.set_index('DF Index.')

q = [df.index[(df['Values.'].str.find(df1.index[i]) != -1)][0] for i in range(0, len(df['Values.']))]
df1['Cluster'] = q

print(df1)

输出

           Cluster
DF Index.         
NY               1
MA               0

为了更清楚，我将把搜索算法分成几部分来分析。

a = df['Values.'].str.find(df1.index[0])#Get indexes where there is a match, where there is none -1
b = (a != -1)#Getting a list with True and False
c = df.index[b]#Apply masking to get the value
d = c[0]#Extracting a number