如何根据一个数据帧中行的条件向量化查找另一个数据帧的行索引

Question

我有两个具有相同列的pandas数据帧，例如

df1 = pd.DataFrame({'A':[0,0,1,1], 'B':[0,1,0,1]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[0,1], 'B':[1,1]})

我想从df1返回行索引，其中的值与df2中的行相匹配。例如，产生1，3。我可以通过在df2上循环来做到这一点，但在实践中这真的很慢。在Pandas中向量化这个操作的正确方法是什么？

Answer 1

先尝试使用merge

out = df1.reset_index().merge(df2,how='right')['index']
Out[63]: 
0    1
1    3
Name: index, dtype: int64