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python - 如何使用 lambda 根据另一个数组项获取 Dataframe 的结果

问题描述

我有一个关于如何根据数组项选择国家/地区结果的问题。

我可以列出数据框中定义的一些国家

for i in range(df_countries.shape[0]):
    print(str(df_countries['Country_Region'][i]))

我想根据上述结果获得结果，但我不知道该怎么做。

我可以编写此代码，但它不起作用。

df.loc[df["Country"].apply(lambda x: x== [(df_countries['Country_Region'][i]) for i in range(df_countries.shape[0]) ])]

我该如何解决？

标签： pythonpandaslambda

解决方案

我认为您正在寻找pandas.apply。

你可以这样做：

df_countries.apply(lambda row: row["Country"] == row["Country_Region"], axis=1)

然后，您可以使用 .loc 选择符合此条件的行。

我承认我不确定我是否理解你的问题，所以我希望这会有所帮助。

此外，您可以使用pandas.iterrows遍历 DataFrame 的行（这不能回答您的问题，但似乎您在帖子的开头就这样做了:)）

编辑：在这种情况下，Vishnudev 下面的答案实际上是一个更好的答案：

df.loc[df.loc[:, 'Country'] == df.loc[:, 'Country_Region'], :]

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