Pandas 数据框使用列名映射行值答案

【问题标题】：Pandas dataframe map rows values with column namesPandas 数据框使用列名映射行值
【发布时间】：2019-12-02 23:40:57
【问题描述】：

我的行值是 [1,2,3,4,5,6,7,8] 和 column_names ['col1','col2','col3','col4','col5','col6','col7']

如何为 pandas 制作单个数据框，如下所示：

col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7
  1   2    3     4    5    6   7

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用嵌套列表：

new_df = pd.DataFrame([[1,2,3,4,5,6,7]],
                      columns=['col1','col2','col3','col4','col5','col6','col7'])
print (new_df)
   col1  col2  col3  col4  col5  col6  col7
0     1     2     3     4     5     6     7

【讨论】：

我不认为操作意味着创建一个新的df，而是过滤它。我可能错了，但我会为它写一个单独的遮阳篷
@Felício 实际上他的意思是新的 Df。
@arshpreet jezrael awnser 在这种情况下应该可以工作。无论如何，我会留下它以防它对其他人有用。

【解决方案2】：

如果您的意思是过滤现有的 df，您可以通过多种方式进行，这是我的建议：

#first you create the auxiliary lists
values = [1,2,3,4,5,6,7,8]
cols = ['col1','col2','col3','col4','col5','col6','col7']

#next, you create a filter for each column
bool_filter = None
for col, value in zip(cols, values):
   if is None bool_filter:
       bool_filter = df[col] == value
   else:
       bool_filter = bool_filter & (df[col] == value)

#finnaly apply it to the df
df[bool_filter]

【讨论】：

要从这个过滤器创建一个 new_df，他可以在末尾分配 new_df = df[bool_filter]