根据不同的列值选择Pandas Dataframe列值
根据不同的列值选择Pandas Dataframe列值
提问于 2017-02-17 00:52:35
尽管我肯定有人会给我一个简单的答案，但我还是把我的头发扯下来了。
data = [{'check': None, 'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3},
{'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 1, 'x2': 2, 'x3':3},
{'check': None, 'iterator': 3, 'x1': 1, 'x2': 2 , 'x3':3}]
df = pd.DataFrame(data)
display(df)
我正在尝试通过shifting来填充check列，并通过"iterator“列中的值向右移动。也就是说，第一行的“检查”是1，第二行是2，第三行是3。
这是我正在处理的一个大得多的数据集的简化，所以我希望使用向量化的代码。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-02-17 01:05:20
您可能需要使用numpy的高级索引。
df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator - 1]
为了避免模棱两可，这里有一个不同的例子：
data = [{'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 3, 'x2': 4, 'x3':3},
{'check': None, 'iterator': 1, 'x1': 1, 'x2': 5, 'x3':3},
{'check': None, 'iterator': 2, 'x1': 2, 'x2': 2 , 'x3':1}]
df = pd.DataFrame(data)
df['check'] = df.filter(like="x").values[np.arange(len(df)), df.iterator-1]
df
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原文链接：
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