pandas lookup

pandas lookup 是 pandas 库中的一个函数，用于在 DataFrame 中查找指定行和列的值。它的用法如下：

df.lookup(row_labels, col_labels)

其中，row_labels 和 col_labels 分别是行标签和列标签的列表，返回值是一个由对应位置的值组成的一维数组。

例如，有如下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df)
# Output:
#    A  B  C
# X  1  4  7
# Y  2  5  8
# Z  3  6  9

如果要查找第一行和第三列的值，可以这样写：

value = df.lookup(['X'], ['C'])
print(value)
# Output: [7]

如果要查找第一行和第二列以及第三行和第一列的值，可以这样写：

value = df.lookup(['X', 'Z'], ['B', 'A'])
print(value)
# Output: [4 3]

相关问题

python lookup

Python中的lookup功能可以使用pandas包中的pd.merge()函数来实现。pd.merge()函数可以将两个表格按照指定的列进行连接。在使用pd.merge()函数时，如果两个表格要连接的列名相同，可以直接使用on参数进行连接；如果列名不同，需要分别使用left_on和right_on参数来连接。连接方式属于左连接(left join)，即会将左边表格中的所有行和右边表格中符合条件的行进行匹配。对于重复的行，pd.merge()函数会全部匹配。

.lookup的代替方法

如果您想代替Python中的`.lookup`方法，可以使用以下方法之一，具体取决于您正在使用的数据类型和库：

1. 使用Python内置的`dict`数据类型进行查找操作。示例代码如下：

   my_dict = {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3}
   print(my_dict.get('apple'))

2. 如果您正在使用Pandas库，则可以使用`loc`或`iloc`方法来进行查找操作。示例代码如下：

   import pandas as pd

   my_df = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'orange'], 'counts': [1, 2, 3]})
   print(my_df.loc[my_df['fruits'] == 'apple', 'counts'])

3. 如果您正在使用NumPy库，则可以使用`where`方法来进行查找操作。示例代码如下：

   import numpy as np

   my_array = np.array([1, 2, 3])
   print(np.where(my_array == 2)[0])

请注意，这只是一些可能的替代方法，具体取决于您的代码和数据。