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python - 根据条件提取列值

问题描述

我有以下数据框

df = pd.DataFrame({
    'Column_1': ['Position', 'Start', 'End', 'Position'], 
    'Original_1': ['Open', 'Barn', 'Grass', 'Bubble'], 
    'Latest_1': ['Shut', 'Horn', 'Date', 'Dinner'], 
    'Column_2': ['Start', 'Position', 'End', 'During'], 
    'Original_2': ['Sky', 'Hold', 'Car', 'House'], 
    'Latest_2': ['Pedal', 'Lap', 'Two', 'Force'], 
    'Column_3': ['Start', 'End', 'Position', 'During'], 
    'Original_3': ['Leave', 'Dog', 'Block', 'Hope'], 
    'Latest_3': ['Sear', 'Crawl', 'Enter', 'Night']
})

对于单词 Position 在“Column_1”、“Column_2”或“Column_3”中的每个实例，我想捕获“Original_1”、“Original_2”、“Original_3”中的关联值并将它们分配给名为“原始值'。

下面的代码可以做到这一点，但只能在逐列的基础上。

df['Original_Value1'] = df.loc[df['Column_1'] == 'Position', 'Original_1']
df['Original_Value2'] = df.loc[df['Column_2'] == 'Position', 'Original_2']
df['Original_Value3'] = df.loc[df['Column_3'] == 'Position', 'Original_3']

有没有办法重新创建上面的代码，以便它遍历整个数据框（而不是通过指定的列）？

我希望创建一列（'Original_values'），结果如下：

0      Open
1      Hold
2     Block
3    Bubble
Name: Original_Values, dtype: object

标签： pythonpandasdataframepandas-loc

解决方案

一种方法是使用df.apply()：

def choose_orig(row):
    if row['Column_1'] == 'Position':
        return row['Original_1']
    elif row['Column_2'] == 'Position':
        return row['Original_2']
    elif row['Column_3'] == 'Position':
        return row['Original_3']
    return ''

df['Original_Values'] = df.apply(choose_orig, axis=1)

的axis=1参数df.apply()导致choose_orig()函数为数据帧的每一行调用一次。

请注意''，当没有任何列与单词匹配时，这使用空字符串的默认值'Position'。

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