有没有办法通过索引另一个数据帧中的值来从数据帧中选择值[重复]

Question

我有 2 个数据帧，长度相同，但大小不同。

基本上，我想通过使用 df1['Data1'] 中的值作为列输入来选择 ref_df 中的值。

您可以在下面看到我的解决方案，但有没有办法在不使用 .ix 或不使用 for 循环的情况下做到这一点？另外，如果我的索引是日期时间索引而不是 ['11','12','13','14']，我该怎么做？

    import pandas as pd 
    import numpy as np 


    data = {'21' : [1,2,3,4], '22' : [5,6,7,8], '23' : [9,10,11,12], '24' : [13,14,15,16]} 
    ref_df = pd.DataFrame(data, index=['11','12','13','14']) 
    df1 = pd.DataFrame({'Data': ['11','12','13','14'],'Data1': ['21','22','23','24']}) 

    for index, row in df1.iterrows(): 
        df1.ix[index, 'Derived'] = ref_df.iloc[ref_df.index.get_loc(row.Data), ref_df.columns.get_loc(row.Data1)]



df1   Data Data1
0   11    21
1   12    22
2   13    23
3   14    24
-----------
ref df     21  22  23  24
11   1   5   9  13
12   2   6  10  14
13   3   7  11  15
14   4   8  12  16
---------
df1   Data Data1  Derived
0   11    21      1.0
1   12    22      6.0
2   13    23     11.0
3   14    24     16.0
----------

Answer 1

如果columns 的df1 是按照ref_df index 和columns 排列的，您可以将ref_df 的对角线值设为：

df1['Derived'] = np.diag(ref_df)

print(df1)
  Data Data1  Derived
0   11    21        1
1   12    22        6
2   13    23       11
3   14    24       16

如果未对齐，请根据df1更改ref_df中的顺序并使用。

或者直接使用lookup：

df1['Derived'] = ref_df.lookup(df1['Data'], df1['Data1'])