提取熊猫中特定列名的值，如另一列中所列

Question

标题不太清楚，但这里有一个例子。假设我有：

person  apple  orange  type
Alice   11     23      apple
Bob     14     20      orange

我想得到这个专栏

person new_col
Alice  11
Bob    20

所以我们得到“爱丽丝”行的“苹果”列和“鲍勃”行的“橙色”列。

我在想 iterrows，但这会很慢。有没有更快的方法来做到这一点？

Answer 1

使用DataFrame.lookup：

df['new_col'] = df.lookup(df.index, df['type'])
print (df)
  person  apple  orange    type  new_col
0  Alice     11      23   apple       11
1    Bob     14      20  orange       20

如果只需要 2 列 DataFrame 使用assign或DataFrame构造函数：

df1 = df[['person']].assign(new_col=df.lookup(df.index, df['type']))
print (df1)
  person  new_col
0  Alice       11
1    Bob       20

df1 = pd.DataFrame({
        'person':df['person'].values,
        'new_col':df.lookup(df.index, df['type'])},
         columns=['person','new_col'])
print (df1)
  person  new_col
0  Alice       11
1    Bob       20