Python 如何从pandas.DataFrame中提取索引，其中值与另一个DataFrame相交？

我有两个数据帧：

import pandas as pd

friends = pd.dataframe({
    'name' : ['Alice', 'Jim', 'Edward'],
})

everyone = pd.dataframe({
    'name' : ['Edward', 'Conrad', 'Lucy', 'Jim', 'Frank', 'Alice', 'Sam']
})

我可以按“每个人”的顺序得到我朋友的名单，并附有索引

everyone.loc[everyone['name'].isin(friends['name'])]

我可以在“每个人”中找到我朋友所在位置的布尔掩码

everyone['name'].isin(friends['name'])

我甚至认为我找到了一个笨拙的解决方案，但它也重新安排了事情

everyone.reset_index().merge(friends, how='right', on='name').set_index('index')

但我不知道如何在“everyone”数据框中获得它们的顺序位置。理想情况下，该解决方案会在friends数据框中添加一个查找列，如下所示。爱丽丝是每个人中的第五名；吉姆是第三；第0个爱德华。顺序（与我原来朋友的顺序一致）显然很关键

  name   everyone_id
0 Alice   5
1 Jim     3
2 Edward  0

我可能会编写一个缓慢的查找函数和friends.apply（），但假设pandas有一个我找不到的更简单的函数或参数。

您可以将

与

交换索引一起使用：

d = everyone['name'].to_dict()
d = {v:k for k, v in d.items()}

friends['everyone_id'] = friends['name'].map(d)
print (friends)
     name  everyone_id
0   Alice            5
1     Jim            3
2  Edward            0

类似的解决方案是通过

系列

：

s = pd.Series(everyone['name'].index, index=everyone['name'].values)
friends['everyone_id'] = friends['name'].map(s)
print (friends)

     name  everyone_id
0   Alice            5
1     Jim            3
2  Edward            0

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有趣。除了pandas之外，我从未想过要使用普通的python语言功能，比如字典。地图非常有用。：-）谢谢你@jezrael