如何根据另一个数据帧中行的条件矢量化查找一个数据帧的行索引答案

【问题标题】：How to vectorize looking up the row index of one dataframe based on conditions from rows in another dataframe如何根据另一个数据帧中行的条件矢量化查找一个数据帧的行索引
【发布时间】：2020-11-18 00:33:46
【问题描述】：

我有两个具有相同列的熊猫数据框，例如

df1 = pd.DataFrame({'A':[0,0,1,1], 'B':[0,1,0,1]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[0,1], 'B':[1,1]})

我想从 df1 返回行索引，其中值与 df2 中的行匹配。例如，产生 [1, 3]。我可以通过循环 df2 来做到这一点，但实际上这真的很慢。在 Pandas 中向量化此操作的正确方法是什么？

【问题讨论】：

标签： pandas vectorization

【解决方案1】：

先试试merge

out = df1.reset_index().merge(df2,how='right')['index']
Out[63]: 
0    1
1    3
Name: index, dtype: int64

【讨论】：

太棒了！谢谢。
@wthrift yw :-) 如果这是您需要的，请考虑接受？
对不起！我还没有问很多问题。
@wthrift yw :-) 快乐编码