我有一個大約 (1200, 10) 的大數(shù)據(jù)框，主要是字符串，我必須在現(xiàn)有參考列“Y”的基礎(chǔ)上附加一個新列“Z”，其值為“A”、“B”、“C” '，或未知（NaN 或其他），我需要從中選擇 df 中的三個對應(yīng)列之一，例如“D”、“E”、“F”，或輸出 NaN 并將此值附加為“Z”列。我目前有以下代碼：df = pd.DataFrame({'T': {0: '.', 1: '.', 2: '.', 3: '.'}, 'G': {0: '.', 1: '.', 2: '.', 3: '.'}, 'D': {0: 4, 1: 1, 2: 5, 3: 3}, 'E': {0: 6, 1: 2, 2: 7, 3: 2}, 'F': {0: 8, 1: 3, 2: 9, 3: 1}, 'K': {0: '.', 1: '.', 2: '.', 3:'.'}, 'Y': {0: 'A', 1: 'B', 2: 'B', 3: np.nan}})d = {'A': 'D', 'B': 'E', 'C': 'F'}df['Z'] = df.lookup(df.index, df.Y.map(d))問題是查找會在 Y 是未知值的情況下發(fā)生故障。在特定的代碼中，Y.unique() 會出現(xiàn)類似 (A, B, C, NaN, nan) 的內(nèi)容。所以我想知道是否有一種方法可以使用查找式方法將 Z 輸出到 NaN，其中 Y 是 NaN 或在給定字典之外未知？ T G D E F K Y Z0 . . 4 6 8 . A 4.01 . . 1 2 3 . B 2.02 . . 5 7 9 . B 7.03 . . 3 2 1 . NaN NaN
3 回答
隔江千里
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您可以將stackandreindex與 zip 一起用于多索引：
df['Z'] = df.stack().reindex(zip(df.index, df.Y.map(d))).reset_index(level=1, drop=True)
輸出：
T G D E F K Y Z
0 . . 4 6 8 . A 4
1 . . 1 2 3 . B 2
2 . . 5 7 9 . B 7
3 . . 3 2 1 . NaN NaN
細(xì)節(jié)：
首先，讓我們使用stack，將列標(biāo)題移動到數(shù)據(jù)框行索引中，為數(shù)據(jù)框創(chuàng)建一個多索引。其中，級別 0 是原始行索引，級別 1 是列標(biāo)題。
現(xiàn)在，我們可以使用它reindex來過濾到我們需要的那些索引。使用元組標(biāo)識多索引。(level0, level1) 因此，我們zipdf.index 和 df.y.map(d) 一起創(chuàng)建了 reindex 使用的元組。
最后，我們刪除多索引的 level=1，創(chuàng)建原始索引的結(jié)構(gòu)，并用這些值分配一個新列。
慕絲7291255
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我在用 .values
df['Z'] = df.values[df.index, df.columns.get_indexer_for(df.Y.map(d))]
df
Out[135]:
T G D E F K Y Z
0 . . 4 6 8 . A 4
1 . . 1 2 3 . B 2
2 . . 5 7 9 . B 7
3 . . 3 2 1 . NaN NaN
有只小跳蛙
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您可以用列中不存在的一些輔助值替換缺失值，并通過匹配這些值Y添加具有相同名稱的新輔助列：DataFrame.assign
df['Z'] = df.assign(tmp = np.nan).lookup(df.index, df.Y.map(d).fillna('tmp'))
print (df)
T G D E F K Y Z
0 . . 4 6 8 . A 4.0
1 . . 1 2 3 . B 2.0
2 . . 5 7 9 . B 7.0
3 . . 3 2 1 . NaN NaN
另一種解決方案：
df[np.nan] = np.nan
df['Z'] = df.lookup(df.index, df.Y.map(d))
df = df.drop(np.nan, axis=1)
print (df)
T G D E F K Y Z
0 . . 4 6 8 . A 4.0
1 . . 1 2 3 . B 2.0
2 . . 5 7 9 . B 7.0
3 . . 3 2 1 . NaN NaN
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