与python的索引匹配

Question

dfs我有两个

df1型

 Len    Bar
 x      a
 y      a
 z      a
 x      b
 y      b
 z      b
 x      c
 y      c
 z      c

df2型

^{pr2}$

需要输出

Len Bar Amount
x   a   4
y   a   2
z   a   6
x   b   2
y   b   7
z   b   3
x   c   8
y   c   7
z   c   9

在excel中，我使用索引匹配公式=INDEX($B$2:$D$4,MATCH(A19,$A$2:$A$4,0),MATCH(B19,$B$1:$D$1,0))

但是有没有什么方法可以使用map或merge来实现呢

Answer 1

顺便说一句，您似乎根本不需要df1：

df3 = df2.set_index('Len/Bar').stack().reset_index()
df3.columns = "Len", "Bar", "Amount"
#  Len Bar Amount
#0   x   a      4
#1   x   b      2
#2   x   c      8
#3   y   a      2
#4   y   b      7
#5   y   c      7
#6   z   a      6
#7   z   b      3
#8   z   c      9

除非您想借用它的列名：

^{pr2}$

Answer 2

我认为您需要先对df2进行整形，然后使用df1的左连接来重塑{a1}：

df2 =df2.set_index('Len/Bar').unstack().rename_axis(('Bar','Len')).reset_index(name='Amount')
df2 = df1.merge(df2, how='left', on=['Len', 'Bar'])
print (df2)
  Len Bar  Amount
0   x   a       4
1   y   a       2
2   z   a       6
3   x   b       2
4   y   b       7
5   z   b       3
6   x   c       8
7   y   c       7
8   z   c       9

另一种解决方案：

^{pr2}$

编辑：

如果不知道是否需要合并/联接，则取决于是否需要按df1对df2进行整形。在

见区别：

#removed some rows
print (df1)
  Len Bar
0   x   a
1   y   a
2   z   a
3   x   b
4   y   b

---

print (df2)
  Bar Len  Amount
0   a   x       4
1   a   y       2
2   a   z       6
3   b   x       2
4   b   y       7
5   b   z       3
6   c   x       8
7   c   y       7
8   c   z       9

在merge之后，行被Len和{}从df1中过滤：

print (df3)
  Len Bar  Amount
0   x   a       4
1   y   a       2
2   z   a       6
3   x   b       2
4   y   b       7