pandas 数据帧上的矢量化查找

我有两个 DataFrame 。 。 。

df1是一个表，我需要使用从 df2 中的多个列检索的索引、列对来提取值。

我看到有一个函数get_value当给定索引和列值时，它可以完美地工作，但是当尝试向量化此函数以创建新列时，我失败了......

df1 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))

df1.columns = list('abcde')

df1.index = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']

        a   b   c   d   e
cat     0   1   2   3   4
dog     5   6   7   8   9
fish    10  11  12  13  14
bird    15  16  17  18  19

df1.get_value('bird, 'c')

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现在我需要做的是创建一个全新的专栏df2-- 建立索引时df1基于索引，列对来自animal, letter中指定的列df2有效地矢量化pd.get_value上面的函数。

df2 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4, 5)))

df2['animal'] = ['cat', 'dog', 'fish', 'bird']

df2['letter'] = list('abcd')

    0   1   2   3   4   animal  letter
0   0   1   2   3   4   cat     a
1   5   6   7   8   9   dog     b
2   10  11  12  13  14  fish    c
3   15  16  17  18  19  bird    d

导致 。 。 。

    0   1   2   3   4   animal  letter   looked_up
0   0   1   2   3   4   cat     a        0
1   5   6   7   8   9   dog     b        6
2   10  11  12  13  14  fish    c        12
3   15  16  17  18  19  bird    d        18

弃用通知: lookup was v1.2.0 中已弃用 https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/v1.2.0.html#deprecations

有一个函数被恰当地命名为lookup正是这样做的。

df2['looked_up'] = df1.lookup(df2.animal, df2.letter)

df2
 
    0   1   2   3   4 animal letter  looked_up
0   0   1   2   3   4    cat      a          0
1   5   6   7   8   9    dog      b          6
2  10  11  12  13  14   fish      c         12
3  15  16  17  18  19   bird      d         18