使用 Pandas，我試圖在 A 列中找到某個值的最近重疊出現，該值也恰好在 B 列中（盡管不一定出現在同一行中）；這將對 A 列中的所有行進行。我已經使用 n^2 解決方案完成了一些接近的事情（通過創建每列的列表并使用嵌套的 for 循環進行迭代），但如果可能的話，我想使用更快的方法；因為這需要在包含數萬個條目的表中實現。（因此，矢量化解決方案將是理想的，但我更在尋找“正確”的方法來做到這一點。）df['idx'] = range(0, len(df.index))A = list(df['r_A'])B = list(df['r_B'])A_B_Dict = {}for i in range(0, len(B)-1):    for j in range(0, len(A)-1):        if B[i] == A[j]:            A_search = df.loc[df['r_A'] == A[j]].index            A_B_Dict[B[i]] = A_search鑒于一些 df 像這樣：df = [[1, 'A', 'A'],      [2, 'B', 'D'],      [3, 'C', 'B']      [4, 'D', 'D']      ]df = pd.DataFrame(data, columns = ['idx', 'A', 'B'])它應該返回如下內容： A_B_Dict = {'A': 1, 'B': 3, 'C':None', 'D':4}這樣，在 B 列中發生的來自 A 列的最新觀察（或所有觀察）被存儲為值，A_B_Dict其中的鍵A_B_Dict是在 A 列中觀察到的原始值。