python - 等效于 Python pandas 中的 Excel 索引匹配

Question

如果它是 excel，我本可以使用索引匹配。我有一个数据框 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200,5),columns= ['苹果','梨','橙子','芒果','香蕉'])

    apple      pear    orange     mango    banana
0   -1.162567  0.488261  1.716845 -1.375144 -0.510948
1   -0.344498 -1.096802 -0.544039 -0.106573 -0.316679
2    0.097983 -0.313277  0.572100 -0.176696 -0.574828
3   -1.300936 -2.749289 -0.065648  1.072607  2.099388
4    0.956781 -1.036766  0.794087  1.962683 -2.087505
5   -2.619787  1.024262  1.025925 -0.763013  0.942017
...

我还有一个包含 200 个项目的列表:['apple','orange','mango',mango','pear'...]如何遍历 df 中的行并根据列表中的列名获取值:期望的输出:

     values     
0   -1.162567  
1   -0.544039
2    -0.176696
3   1.072607
4   -1.036766
...

Answer 1

使用lookup ，但需要与 df 长度相同的列表，并且 list 的所有值都必须在列名中:

L = ['apple','orange','mango','mango','pear', 'banana']

df['values'] = df.lookup(df.index, L)
print (df)
      apple      pear    orange     mango    banana    values
0 -1.162567  0.488261  1.716845 -1.375144 -0.510948 -1.162567
1 -0.344498 -1.096802 -0.544039 -0.106573 -0.316679 -0.544039
2  0.097983 -0.313277  0.572100 -0.176696 -0.574828 -0.176696
3 -1.300936 -2.749289 -0.065648  1.072607  2.099388  1.072607
4  0.956781 -1.036766  0.794087  1.962683 -2.087505 -1.036766
5 -2.619787  1.024262  1.025925 -0.763013  0.942017  0.942017