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

File pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi:7131, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.lookup()

在pandas库的底层实现中，`pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable`是一个用于存储Python对象（如系列或列）的数据结构。当你调用`get_item()`方法时[^1]，比如在访问DataFrame的某个元素时，它会通过哈希表查找特定键对应的值。这个过程涉及计算键的哈希值并定位到正确的存储位置，然后尝试获取该位置的值。

具体来说，`lookup()`函数执行以下操作:
1. 使用给定的关键字作为输入，计算其哈希值。
2. 根据哈希值找到存储桶的位置。
3. 检查存储桶中是否存在指定关键字对应的值。

如果你想知道实际的代码示例，这是不可能的，因为这些底层实现通常是编译后的Cython代码。但是，你可以想象这段代码类似于：

def lookup(self, key):
    hash_value = hash(key)
    bucket_index = self._get_bucket(hash_value)
    return self._items[bucket_index].get_item(key)

其中`_get_bucket()`是获取对应桶的方法，而`_items`是存储实际键值对的数组。

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。