python - 收集在另一个 pandas df 中列出的 pandas df 中的单元格（具有相同的索引）

Question

考虑以下示例（感兴趣的两个元素是final_df和pivot_df。其余代码只是构造这两个 df）：

import numpy
import pandas

numpy.random.seed(0)
input_df = pandas.concat([pandas.Series(numpy.round_(numpy.random.random_sample(10,), 2)),
                          pandas.Series(numpy.random.randint(0, 2, 10))], axis = 1) 
input_df.columns = ['key', 'val']


pivot_df = input_df.pivot(columns = 'key', values = 'val')\
                   .fillna(method = 'pad')\
                   .cumsum()

index_df = pivot_df.notnull()\
                   .multiply(pivot_df.columns, axis = 1)\
                   .replace({0.0: numpy.nan})\
                   .values

final_df = numpy.delete(numpy.partition(index_df, 3, axis = 1),
                        numpy.s_[3:index_df.shape[1]], axis = 1)
final_df.sort(axis = 1)            
final_df = pandas.DataFrame(final_df)

final_df包含与 一样多的行pivot_df。我想用这两个来构造第三个 df: bingo_df。

bingo_df应具有与 相同的尺寸final_df。然后， 的单元格bingo_df应包含：

• 每当 的 条目(row = i, col = j)是 final_df时，的numpy.nan条目应该是(i,j)bingo_dfnumpy.nan。
• 否则，[只要 的条目(i, j)不是 ] 的条目 应该是单元格处的值final_df（实际上是或 的列的名称）numpy.nan(i,j)bingo_df[i, final_df[i, j].value]pivot_dffinal_df[i, j].valuepivot_dfnumpy.nan

预期输出：

所以第一行final_df是

0.55, nan, nan.

所以我希望第一行bingo_df是：

0.0, nan, nan

因为单元格(row = 0, col = 0.55) 中的值pivot_df是（并且第一行中0 随后的两个也应该在numpy.nanfinal_dfnumpy.nanbingo_df）

所以第二行final_df是

0.55, 0.72, nan

所以我期待第二行bingo_df是：

0.0, 1.0, nan

因为单元格(row = 1, col = 0.55)中的值pivot_dfis0.0 和单元格中的(row = 1, col = 0.72)值pivot_dfis1.0

标签： pythonpandas

Answer 1

IIUClookup

s=final_df.stack()
pd.Series(pivot_df.lookup(s.index.get_level_values(0),s),index=s.index).unstack()
Out[87]: 
     0    1    2
0  0.0  NaN  NaN
1  0.0  1.0  NaN
2  0.0  1.0  2.0
3  0.0  0.0  2.0
4  0.0  0.0  0.0
5  0.0  0.0  0.0
6  0.0  1.0  0.0
7  0.0  2.0  0.0
8  0.0  3.0  0.0
9  0.0  0.0  4.0