根据另一列中给定的索引选择pandas DataFrame列

hyrbngr7 于 2023-04-18 发布在其他

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给定一个 Dataframe ，如

df = pd.DataFrame({1: [10,20,30,40], 2: [50,60,70,80], 3: [90,100,110,120], "select": [2, 3, 1, 1])

我可以得到一系列的值，从每一行中选择想要的值，在每一行中选择对应于select列中给定的列索引的值，像这样：

df.apply(lambda r: r[r.select], axis=1)   # 50, 100, 30, 40

有没有一种不依赖于apply的更好的方法呢？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/64507414/select-a-pandas-dataframe-column-by-indices-given-in-another-column

2条答案

按热度按时间

dxxyhpgq1#

使用lookup：

df.lookup(df.index, df['select'])

输出：

array([ 50, 100,  30,  40])

赞(0）回复(0）举报 2023-04-18

a8jjtwal2#

由于DataFrame.lookup不再可用，类似于以下内容（改编自文档）似乎是最好的方法：

def vlookup(df, lookup_series):
    idx, cols = lookup_series.factorize()
    return np.diag(df[cols].to_numpy()[:, idx])

print(vlookup(df, df["select"]))

赞(0）回复(0）举报 2023-04-18

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根据另一列中给定的索引选择pandas DataFrame列

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