python - 如何根据数组索引从 Pandas 组内的相对索引中选择值

Question

我有一个 DataFrame，它已经按列排序 ('year', 'month') ，看起来像这样:

df = pd.DataFrame({
    'year': [2020, 2020, 2020, 2021, 2021, 2021, 2021],
    'month': [1, 2, 5, 2, 4, 7, 9],
    'values': [
        ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'c'],
        ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D'], ['A', 'B', 'C', 'D']
    ]
})

print(df)

    year    month   values
0   2020    1       ['a', 'b', 'c']
1   2020    2       ['a', 'b', 'c']
2   2020    5       ['a', 'b', 'c']
3   2021    2       ['A', 'B', 'C', 'D']
4   2021    4       ['A', 'B', 'C', 'D']
5   2021    7       ['A', 'B', 'C', 'D']
6   2021    9       ['A', 'B', 'C', 'D']

我想创建一个名为 'value' 的新列，其中包含 'values' 上第 i 个元素的值数组，其中 i 是相应月份的索引，按年份分组。在这种情况下，结果将是:

    year    month   values                  value
0   2020    1       ['a', 'b', 'c']         'a'
1   2020    2       ['a', 'b', 'c']         'b'
2   2020    5       ['a', 'b', 'c']         'c'
3   2021    2       ['A', 'B', 'C', 'D']    'A'
4   2021    4       ['A', 'B', 'C', 'D']    'B'
5   2021    7       ['A', 'B', 'C', 'D']    'C'
6   2021    9       ['A', 'B', 'C', 'D']    'D'

我假设阵列上没有丢失数据。我尝试过的一些行涉及使用 .groupby('year')其次是 .get_loc('month') ，但到目前为止无法得到正确的结果。
编辑:
有一个细节我忘了说:月份不一定在一个统一的范围内，因此指数并不总是 month-1 .我已经编辑了有问题的 DataFrame 以反射(reflect)这种细微差别。

Answer 1

理解

df.assign(value=[v[m-1] for v, m in zip(df['values'], df['month'])])

   year  month        values value
0  2020      1     [a, b, c]     a
1  2020      2     [a, b, c]     b
2  2020      3     [a, b, c]     c
3  2021      1  [A, B, C, D]     A
4  2021      2  [A, B, C, D]     B
5  2021      3  [A, B, C, D]     C
6  2021      4  [A, B, C, D]     D

替代 map与 list.__getitem__

df.assign(value=[*map(list.__getitem__, df['values'], df['month'] - 1)])