以行为条件选择 DataFrame 中的列答案

【问题标题】：Select columns in a DataFrame conditional on row以行为条件选择 DataFrame 中的列
【发布时间】：2020-01-24 22:25:01
【问题描述】：

我正在尝试基于另一个数据帧生成一个数据帧（或系列），根据使用另一个系列的行从第一帧中选择不同的列。在下面的简化示例中，我想要前三行的“a”中的 frame1 值，最后两行的“b”（picked_values 系列）。

frame1=pd.DataFrame(np.random.randn(10).reshape(5,2),index=range(5),columns=['a','b'])
picked_values=pd.Series(['a','a','a','b','b'])

第一帧

    a           b
0   0.283519    1.462209
1   -0.352342   1.254098
2   0.731701    0.236017
3   0.022217    -1.469342
4   0.386000    -0.706614

试图进入系列：

0   0.283519
1   -0.352342
2   0.731701
3   -1.469342
4   -0.706614

我希望values[picked_values] 可以工作，但这最终有五列。

在实际示例中，picked_values 大得多并且经过计算。

感谢您的宝贵时间。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用df.lookup

pd.Series(frame1.lookup(picked_values.index,picked_values))

0    0.283519
1   -0.352342
2    0.731701
3   -1.469342
4   -0.706614
dtype: float64

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个基于NumPy 的方法，使用integer indexing 和Series.searchsorted：

frame1.values[frame1.index, frame1.columns.searchsorted(picked_values.values)]
# array([0.22095278, 0.86200616, 1.88047197, 0.49816937, 0.10962954])

【讨论】：