Das deutsche Python-Forum

Ich habe 2 Datenframes:

[2500 rows x 4 columns]
Kundenname Adresse Ort PLZ
0 Amt Nortorfer Land Niedernstraße 6 Nortorf 24539.0
1 Nord GmbH Heilbadstr. 85 Münster 24529.0
2 Vertrieb GmbH Straße 4 Kassel 31117.0 .......

[1900 rows x 38 columns]
0 1 2 3 4 5 ... 32 33 34 35 36 37
0 (0 118 1999 2117) None None ... None None None None None None
1 (1 2000) None None None .... ....

Das Ergebis soll so aussehen:

Kundenname Adresse Ort PLZ
0 Amt Nortorfer Land Niedernstraße 6 Nortorf 24539.0
118 Amt Nortorfer Land Niedernstraße 6 Nortorf 24539.0
1999 Amt Nortorfer Land Niedernstraße 6 Nortorf 24539.0
2117 Amt Nortorfer Land Niedernstraße 6 Nortorf 24539.0

1 Nord GmbH Heilbadstr. 85 Münster 24529.0
2000 Nord GmbH Heilbadstr. 85 Münster 24529.0
etc.

Ich habe das Ergbnis über df.loc[[9,118,1999,2117]] erzielt.
Dennoch möchte ich nicht alle manuell eintippen, gibt es eine einfachere Lösung bzw. loop?!
Vielen Dank für die Hilfe!

@PhilippMestro: Das sieht mir ja so ein bisschen nach Missbrauch von Pandas aus, wie ja auch gerne Excel für alles mögliche verwendet wird für das es nicht gedacht war. Auch mit ähnlichen Problemen. Postleitzahlen sind keine Gleitkommawerte, sondern in DE Ziffernfolgen mit 5 Stellen wo führende 0en eine Bedeutung haben und nicht einfach unter den Tisch fallen dürfen.

Die Klammern in der Ausgabe des zweiten Dataframe sehen komisch aus — wie sind die denn da rein gekommen? Und `None`-Werte?

Klar kann man alles ästhetischer Formulieren (Umwandeln von Float in Integer) ist wohl keine Hexenwerk.
Es spielt einfach keine Rolle um die Frage zu beantworten.
Ignorieren wir mal die Ästhetik und wenden uns bitte der Frage zu...

Die Werte aus dem 2ten Datenrahmen (0, 118, 1999, 2117) sind die Indzies aus dem 1 Datenrahmen.
Es handelt sich um ein Matching über Dedupe und nun möchte ich die Gruppierten (gematchten Kundendaten) übersichtlich anzeigen und nicht nur als Index Ziffern

Es geht bei blackjacks Anmerkung nicht um Ästhetik, sondern um Funktion. Dein zweites DataFrame ist kaputt, weil entweder die zugrundeliegenden Daten schlecht formatiert sind oder sie falsch eingelesen werden. Aber wenn du eh schon besser weißt, was zur Beantwortung deiner Frage wichtig ist und was nicht, hat sich diese Diskussion für mich erübrigt.
Du suchst join() bzw. merge().

Ich wollte nicht als Klugscheißer klingen, ich arbeite mit Python erst seit 2 Monaten. Ich bin um jede Hilfe dankbar...
Ich habe den DF2 nochmal verändert.

Es handelt sich um ein Matching, die Values und Prediction sind in einem Dataframe mit Series verknüpft.

Value Prediction
0 (0, 118, 1999, 2117) [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
1 (1, 2000) (1.0, 1.0)
2 (2, 2001) (1.0, 1.0)
3 (3, 2002) (1.0, 1.0)

Die Values sind am wichtigsten, da sie die Indexziffern aus dem Datframe 1 darstellten.
Das Ergebnis soll eine Auflistung mit den gematchten Kundendaten sein.
Match 1 ist zum Beipsiel Kunde 0,118,1999,2117 diese values möchte ich aus dem Datenframe1 herausholen um die exakten Kundendaten zu erhalten.
Vielen Dank