python - 根据另一个数据框中具有最小值/最大值的列从 Pandas 数据框中选择值

Question

我有两个数据框，将一年中的不同季度作为列，将特定位置作为行:
温度:



q_1
q_2
q_3
q_4


一种
10
50
0
5

乙
6
0
30
1

C
60
2
9
16


沉淀



q_1
q_2
q_3
q_4


一种
18
1
0
7

乙
6
13
12
3

C
3
20
4
0


我正在尝试创建另一个数据框，其列由每个位置最潮湿/最干燥季度的温度和最温暖/最凉爽季度的降水填充:
DF_new:



temp_wettest
最干燥的温度
HitTest 的
precip_coolest


一种
10
0
1
0

乙
0
1
12
13

C
2
16
3
20


我一直在尝试使用 idxmax:

temp = pd.DataFrame({'q_1' : [10,6,60],
                     'q_2' : [50,0,2],
                     'q_3' : [0,30,9],
                     'q_4' : [5,1,16]},index=['A','B','C'])
prec = pd.DataFrame({'q_1' : [18,6,3],
                     'q_2' : [1,13,20],
                     'q_3' : [0,12,4],
                     'q_4' : [7,3,0]},index=['A','B','C'])

DF_new = pd.DataFrame({'temp_wettest': temp[prec.idxmax(axis=1)],
                       'temp_driest' : temp[prec.idxmin(axis=1)],
                       'precip_warmest': prec[temp.idxmax(axis=1)],
                       'precip_coolest': prec[temp.idxmin(axis=1)]},index=['A','B','C'])

<OUT>
    temp_wettest    temp_driest precip_warmest  precip_coolest
A      (q, _, 1)      (q, _, 3)      (q, _, 2)       (q, _, 3)
B      (q, _, 2)      (q, _, 4)      (q, _, 3)       (q, _, 2)
C      (q, _, 2)      (q, _, 4)      (q, _, 1)       (q, _, 2)

我知道为什么 idxmax 不起作用(它只是传入列名列表)，但我不确定如何将实际值放入新数据框中。我也尝试过使用 pd.apply()，但我不确定要使用什么函数。
谢谢

Answer 1

我不知道 lookup 的最佳选择，但这可能会奏效。

DF_new = pd.DataFrame({'temp_wettest': temp.stack().loc[list(map(tuple,prec.idxmax(axis=1).reset_index().to_numpy()))].tolist(),
                       'temp_driest' : temp.stack().loc[list(map(tuple,prec.idxmin(axis=1).reset_index().to_numpy()))].tolist(),
                       'precip_warmest': prec.stack().loc[list(map(tuple,temp.idxmax(axis=1).reset_index().to_numpy()))].tolist(),
                       'precip_coolest': prec.stack().loc[list(map(tuple,temp.idxmin(axis=1).reset_index().to_numpy()))].tolist()})