使用其中一列中的值为pandas数据帧建立索引
使用其中一列中的值为pandas数据帧建立索引
提问于 2019-03-12 04:03:05
示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df['idx'] = ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'B', 'C', 'D']
print(df)
A B C idx
0 1.764052 0.400157 0.978738 A
1 2.240893 1.867558 -0.977278 B
2 0.950088 -0.151357 -0.103219 C
3 0.410599 0.144044 1.454274 D
4 0.761038 0.121675 0.443863 A
5 0.333674 1.494079 -0.205158 B
6 0.313068 -0.854096 -2.552990 C
7 0.653619 0.864436 -0.742165 B
8 2.269755 -1.454366 0.045759 C
9 -0.187184 1.532779 1.469359 D我有一个像上面这样的熊猫数据框架。
我需要创建一个新的列' value‘，对于每一行，索引'idx’列中的值，如果它存在，如果它不存在，则返回'NaN‘。
我的预期输出是：
A B C idx value
0 1.764052 0.400157 0.978738 A 1.764052
1 2.240893 1.867558 -0.977278 B 1.867558
2 0.950088 -0.151357 -0.103219 C -0.103219
3 0.410599 0.144044 1.454274 D NaN
4 0.761038 0.121675 0.443863 A 0.761038
5 0.333674 1.494079 -0.205158 B 1.494079
6 0.313068 -0.854096 -2.552990 C -2.552990
7 0.653619 0.864436 -0.742165 B 0.864436
8 2.269755 -1.454366 0.045759 C 0.045759
9 -0.187184 1.532779 1.469359 D NaN回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-12 04:06:08
使用isin过滤掉无效的列名，然后使用DataFrame.lookup ...“查找”你的值。
idx = df.loc[df.idx.isin(df.columns), 'idx']
df.loc[idx.index, 'value'] = df.lookup(idx.index, idx)
df
A B C idx value
0 1.764052 0.400157 0.978738 A 1.764052
1 2.240893 1.867558 -0.977278 B 1.867558
2 0.950088 -0.151357 -0.103219 C -0.103219
3 0.410599 0.144044 1.454274 D NaN
4 0.761038 0.121675 0.443863 A 0.761038
5 0.333674 1.494079 -0.205158 B 1.494079
6 0.313068 -0.854096 -2.552990 C -2.552990
7 0.653619 0.864436 -0.742165 B 0.864436
8 2.269755 -1.454366 0.045759 C 0.045759
9 -0.187184 1.532779 1.469359 D NaNStack Overflow用户
发布于 2019-03-12 04:08:35
怎么做？
df['value']=np.nan
df['value']=df.values[df.index,df.columns.get_indexer(df.idx)]
df
Out[1130]:
A B C idx value
0 0.416356 -1.290687 -0.436484 A 0.416356
1 0.600539 1.107413 -0.100904 B 1.10741
2 -0.455892 0.913249 0.294055 C 0.294055
3 -0.545505 -1.120002 -1.649593 D NaN
4 -0.710129 -1.563575 -0.343713 A -0.710129
5 -0.684759 -0.554275 -0.400649 B -0.554275
6 0.148388 -0.088781 0.445293 C 0.445293
7 0.974738 -0.444588 0.290779 B -0.444588
8 2.346131 0.084158 -0.855563 C -0.855563
9 0.812868 -1.308031 0.605916 D NaN页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55109537
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