pandas dataframe 按列合并 pandas dataframe

本教程旨在详细阐述如何在Pandas DataFrame中利用支持化操作地根据一组索引值查找并提取指定列的流程数据，避免使用低效的循环。我们重点将介绍DataFrame.loc方法的强大功能，并演示如何将查找结果转换为列表或NumPy队列，以优化数据处理。 1. 问题背景与传统方法

在数据分析和处理中，我们经常需要从pandas dataframe中根据特定的行索引（或标签）来获取数据。当需要获取的数据行数量较少时，使用简单的循环迭代可能尚不正常。然而，当严重查找需要的索引数量庞大时，基于python进行循环的逐行查找方法会变得极其低效，影响程序性能。

以下考虑场景：我们有一个DataFrame df，其索引包含一系列数字，而我们希望根据一个NumPy集群或Python列表ex_arr中指定的索引值，获取HHt对应列中的数据。

示例DataFrame df：索引HHt2643126442264532646426475264862649726508

待找到的索引列表ex_arr：import pandas as pdimport numpy as np# 示例DataFramedata = {'HHt'： [1， 2， 3， 4， 5， 6， 7， 8]}index = [2643， 2644， 2645， 2646， 2647， 2648， 2649， 2650]df = pd.DataFrame(data， index=index)# 待查找的索引索引ex_arr = [2643， 2644， 2647]登录后复制

如果采用传统的 for 循环方法，代码可能如下：# 低效的循环方法 result_loop = []for i in ex_arr： h_p = df.at[i， quot；HHtquot；] # 或 df.loc[i， quot；HHtquot；] result_loop.append(h_p)print(fquot；结果循环： {result_loop}quot；)# 预期结果： [1， 2， 5]登录后复制

df.at和df.loc在单点查询时效率很高，但将它们置于循环内部进行多次调用，会引入大量的Python解释器开销，导致瓶颈。2. 使用 DataFrame.loc 进行索引查找

Pandas 提供了强大的索引操作，能够一次性处理整个队列或系列的数据，从而显着提高效率。对于根据索引进行多行查找的需求，DataFrame.loc 是理想的选择。loc 属性主要用于通过标签（包括行索引标签和列标签）进行数据选择。

当 loc 的行选择器参数是一个列表或队列时，Pandas会自动执行支持化操作，返回一个包含所有匹配行的新DataFrame或Series。

基本语法：df.loc[行标签列表，列标签]登录后复制

应用到我们的例子：

要获取 ex_arr 中所有索引对应的 HHt 列值，我们只需将 ex_arr 直接给 loc 的行选择器：# 清理查找vectorized_result_series = df.loc[ex_arr， 'HHt']print(fquot；辅助化查找结果（系列）：\n{vectorized_result_series}quot；)登录后复制

输出：辅助化查找结果（系列）：2643 12644 22647 5Name： HHt， dtype： int64 登录后复制

可以看到，df.loc[ex_arr， 'HHt']返回了一个Pandas系列，其索引是ex_arr中的值，对应的值是HHt列中查找的结果。3. 将结果转换为列表或 NumPy 数据库

在许多情况下，我们可能需要将结果转换为标准的 Python 列表或 NumPy 数据库，而不是 Pandas Series。Pandas Series 对象提供了便捷的方法来完成此转换：to_list() 和 to_numpy()。3.1 为 Python 列表 (.to_list())

转换如果您需要一个标准的 Python 列表来进一步处理数据，可以使用to_list() 方法。# 将结果转换为列表result_list = df.loc[ex_arr， 'HHt'].to_list()print(fquot；转换为列表： {result_list}quot；)# 预期结果： [1， 2， 5] 登录后复制3.2 为NumPy数据库(.to_numpy())

如果您计划对结果进行数值计算，或者需要与 NumPy 库的其他函数集成，将结果转换为 NumPy 数据库通常是更佳的选择，可以高效使用 to_numpy() 方法。# 将结果转换为 NumPy 数据库result_numpy = df.loc[ex_arr， 'HHt'].to_numpy()print(fquot；转换为NumPy数据库： {result_numpy}quot；)# 预期结果： [1 2 5]登录后复制4. 优势与注意事项

优势：性能提升：支持高效操作在底层由C/C实现，避免了Python循环的消耗，对于大规模数据集，性能提升显着。简洁代码性：一行代码即可完成复杂的任务查找，提高了代码的可执行性和维护性。内存效率：Pandas优化了数据存储和操作，通常内部比手动管理Python列表更注意。

事项：索引类型匹配：DataFrame.loc是基于标签的查找。确保你提供的 ex_arr 中的索引值与DataFrame的实际索引类型和值完全匹配。如果索引是字符串，ex_arr 也应该是字符串列表；如果索引是整数，ex_arr 也应该是整数列表。缺失索引处理： 如果 ex_arr 中DataFrame中包含不存在的索引值，df.loc 会在默认情况下引发 KeyError。

如果你希望忽略这些导出的索引并只返回存在的索引对应的值，先使用 df.index.intersection(ex_arr) 来获取DataFrame中实际的索引子集，然后再进行查找。# 处理导出索引的示例ex_arr_with_missing = [2643， 9999， 2647] # 9999 不存在# 过滤掉不存在的索引existing_indices = df.index.intersection(ex_arr_with_missing)filtered_result = df.loc[existing_indices， 'HHt'].to_list()print(fquot；处理出口后的结果： {filtered_result}quot；)# 预期结果： [1， 5] 登录后复制多列查找：如果需要查找多列数据，可以将列标签也作为列表提交给loc。例如：df.loc[ex_arr， ['HHt'， 'AnotherColumn']]。5. 总结

通过本教程，我们研究探讨了如何在Pandas DataFrame中利用DataFrame.loc方法进行高效的辅助化查找数据。与传统的循环方法相比，辅助化操作不仅大大提升了性能，还使代码更加简洁和易读。掌握loc的使用，并灵活运用to_list()和to_numpy()等转换方法，是Pandas数据处理中考虑的技巧。在处理海量数据集时，始终优先使用Pandas提供的处理功能，以实现最佳的性能和开发效率。

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