Pandas基于列值的行值

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

A1   A2   A3   A4   B   C   D
0     2   9     0   9   7   2
7     6   7     3   6   8   4     
3     7   4     9   2   1   1

我想创建一个新列，称之为E，其值来自列A1，A2，A3或A4，具体取决于列D的值。

例如，如果D = 2，那么E的值取自A2列。我的新数据框看起来像这样：

A1   A2   A3   A4   B   C   D   E
0     2   9     0   9   7   2   2
7     6   7     3   6   8   4   3  
3     7   4     9   2   1   1   3

我尝试过使用df.apply，但这似乎不起作用...... 关于如何做到这一点的任何想法？

谢谢！

Answer 1

我们只需要lookup（请参阅documentation）

df.lookup(df.index,df.columns[df.D-1])
Out[309]: array([2, 3, 3], dtype=int64)

分配后

df['E']=df.lookup(df.index,df.columns[df.D-1])
df
Out[311]: 
   A1  A2  A3  A4  B  C  D  E
0   0   2   9   0  9  7  2  2
1   7   6   7   3  6  8  4  3
2   3   7   4   9  2  1  1  3

更新

df.D.astype(str).map(dict(zip(df.columns.str[-1],df.columns)))
Out[316]: 
0    A2
1    A4
2    A1
Name: D, dtype: object

然后

df.lookup(df.index,df.D.astype(str).map(dict(zip(df.columns.str[-1],df.columns))))
Out[317]: array([2, 3, 3], dtype=int64)