Python 在这种情况下，如何使用一个表中的值作为索引从另一个表中提取数据？

我觉得这应该很简单，但我很难接受。假设我有这个：

df1:

ticker  hhmm <--- The hhmm value corresponds to the column in df2
======  ====
AAPL    0931
IBM     0930
XRX     1559

df2:

ticker  0930  0931  0932 ... 1559   <<---- 390 columns
======  ====  ====  ==== ... ====
AAPL    4.56  4.57  ...      ...     
IBM     7.98  ...   ...      ...
XRX     3.33  ...   ...      3.78

这两个df都有“ticker”作为索引，所以我可以简单地将它们连接起来，但假设这会占用太多内存（我使用的数据帧比这里显示的示例要大得多）

我已经试过申请了，现在很慢（15分钟后运行）

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熊猫是怎么做的？谢谢

这里有一个关于您正在尝试做什么的最小示例。希望这能给你足够的提示：

# sample data
df1 = pd.DataFrame({'ticker':['AAPL','IBM','XRX'], 'hhmm':['0931','0930','1559']})

df2 = pd.DataFrame({'ticker':['AAPL','IBM','XRX'],
                    '0931': [2,2,3],
                    '0930': [5,6,7],
                    '1559': [8,7,6]})

# melt to match the format to join
df2 = pd.melt(df2, id_vars='ticker',var_name='hhmm',value_name='df2val')

# join to df1
df1.merge(df2, on=['ticker','hhmm'])

    hhmm    ticker  df2val
0   0931    AAPL    2
1   0930    IBM     6
2   1559    XRX     6

---

有一个名为

lookup

df1['val']=df2.set_index('ticker').lookup(df1.ticker,df1.hhmm)
df1
Out[290]: 
  ticker  hhmm    val
0   AAPL  0931   4.57
1    IBM  0930   7.98
2    XRX  1559  33.00# I make up this number

试一试

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我真的很喜欢这个解决方案，但每次遇到不存在的键时它都会抛出一个错误，有没有办法避免这种情况？@Vaishali如果我知道该键，我将在应用查找函数之前重新索引：-）这很有意义，df2.set_index（'ticker'）.reindex（df1.ticker）.lookup（df1.ticker，df1.hhmm）这个技巧和它比我的解决方案或合并要快得多吗

df1['val']=df2.set_index('ticker').lookup(df1.ticker,df1.hhmm)
df1
Out[290]: 
  ticker  hhmm    val
0   AAPL  0931   4.57
1    IBM  0930   7.98
2    XRX  1559  33.00# I make up this number

df2.set_index('ticker').stack().loc[df1.apply(tuple, axis = 1)]

ticker      
AAPL    931     4.57
IBM     930     7.98
XRX     1559    3.78