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是否可以基于索引和列名合并两个数据帧?

dataframe pandas python

Andrey · 技术社区 · 4 年前

我有两个数据帧:

left = pd.DataFrame(
        {
            "Col": ["D", "C", "B", "A"],
        },
        index=[0, 1, 2, 3],
    )
right = pd.DataFrame(
        {
            "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"],
            "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"],
            "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"],
            "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"],
        },
        index=[0, 1, 2, 3],
    )

col 左边和右边的列名?

result = pd.DataFrame(
        {
            "Col": ["D", "C", "B", "A"],
            "Val": ["D0", "C1", "B2", "A3"],
        },
    )

2 回复 | 直到 4 年前

BENY 4 年前

尝试

left['new'] = right.values[np.arange(len(left)), right.columns.get_indexer(left.Col)]
left
Out[129]: 
  Col new
0   D  D0
1   C  C1
2   B  B2
3   A  A3

lookup 但它不赞成,上面是一个替代方案 查找 从 numpy

index : 努比 没有索引,所以我们需要通过正确的位置传递值,大部分时间索引与位置相同但可能会不同彼此也是。

Andrej Kesely 4 年前

另一种解决方案:

left["new"] = right.apply(lambda x: x[left.loc[x.name, "Col"]], axis=1)
print(left)

  Col new
0   D  D0
1   C  C1
2   B  B2
3   A  A3

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