Python 从另一个多索引数据帧的索引填充数据帧列的矢量化方法？

假设我有一个多索引数据帧

df1

：

xy
i0 i1
aaa a 16
b 2 5
c 3 4
bbb x 4 3
y 5 2
z 6 1

使用第二个数据帧df2：

foo-bar-cat
0.925481 0.682102 aaa
1 0.620557 0.375114 aaa
2 0.788425 0.746436 bbb
3 0.247594 0.902258 aaa
40.146786 0.048585 bbb
5 0.256904 0.327165 bbb

我想使用第一个数据帧的第二级索引列表来填充第二个数据帧

df2

中的一列，作为如下数组：

foo-bar cat目录
0.925481 0.682102 aaa['a'，'b'，'c']
1 0.620557 0.375114 aaa['a'，'b'，'c']
20.788425 0.746436桶['x'，'y'，'z']
3 0.247594 0.902258 aaa['a'，'b'，'c']
40.146786 0.048585 bbb['x'，'y'，'z']
5 0.256904 0.327165桶['x'，'y'，'z']

我可以（缓慢地）通过迭代来实现这一点，但是应该如何使用矢量化方法来实现呢

使用

apply

进行迭代：

def迭代（行）：
返回列表（df1.loc[row['cat']].index.get_level_value（0））
df2['catlist']=df2.apply（迭代，轴=1）

您可以使用将多索引转换为数据帧，然后使用gropuby和use来列出。现在映射到

mapping=df1.index.to_frame（index=False）.groupby（“i0”）[“i1”].agg（列表）
df2[“catlist”]=df2[“cat”].映射（映射）
富吧猫名单
0.925481 0.682102 aaa[a、b、c]
1 0.620557 0.375114 aaa[a、b、c]
20.788425 0.746436 bbb[x，y，z]
3 0.247594 0.902258 aaa[a、b、c]
40.146786 0.048585 bbb[x，y，z]
50.256904 0.327165 bbb[x，y，z]