python - 根据另一个数据框中的列名选择数据框中的行

Question

假设我有两个 dfs

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3,4,5],
                'B': [2, 4,2,4,5], 'C': [1, -1, 3,5,10],'D': [3, -4,3,7,-3]}, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df = df.set_index(['A'])

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3,4,5],
                    'J': ['B', 'B','C','D','C']}, columns=['A', 'J'])
df2 = df2.set_index(['A'])

我想使用df2逐行选择df的列以获得以下数据框

   sel
1    2      
2    4
3    3
4    7
5   10

其中前两个值来自 df 的 B 列，第三个值来自 col C，第四个值来自 col D，最后一个值来自 col C。有没有一种自然的方法可以做到这一点 Pandas ？

Answer 1

使用lookup ，索引在两个df中必须相同:

print (df.lookup(df2.index, df2['J']))
[ 2  4  3  7 10]

df = pd.DataFrame({'sel':df.lookup(df2.index, df2['J'])}, index=df.index)
print (df)
   sel
A     
1    2
2    4
3    3
4    7
5   10