Pandas 如何使用一列的值访问另一列中的值？

如何使用一列的值访问另一列的值

import numpy
impot pandas

numpy.random.seed(123)
df = pandas.DataFrame((numpy.random.normal(0, 1, 10)), columns=[['Value']])
df['bleh'] = df.index.to_series().apply(lambda x: numpy.random.randint(0, x + 1, 1)[0])

那么，如何访问每行的“bleh”值呢

df.Value.iloc[df['bleh']]

编辑： 感谢@ScottBoston。我的DF构造函数有一层

[]

太多了。 正确答案是：

numpy.random.seed(123)
df = pandas.DataFrame((numpy.random.normal(0, 1, 10)), columns=['Value'])
df['bleh'] = df.index.to_series().apply(lambda x: numpy.random.randint(0, x + 1, 1)[0])
df['idx_int'] = range(df.shape[0])
df['haa']     = df['idx_int']  - df.bleh.values
df['newcol']  = df.Value.iloc[df['haa'].values].values 

尝试：

输出：

[-1.0856306033005612,
 0.9973454465835858,
 0.28297849805199204,
 -1.506294713918092,
 -0.5786002519685364,
 1.651436537097151,
 -2.426679243393074,
 -0.42891262885617726,
 1.265936258705534,
 -0.8667404022651017]

您的数据帧构造函数仍然需要修复

---

您正在寻找：

df.set_index('bleh')

输出：

         Value
bleh          
0    -1.085631
1     0.997345
2     0.282978
1    -1.506295
4    -0.578600
0     1.651437
0    -2.426679
4    -0.428913
1     1.265936
7    -0.866740

如果是这样，您的dataframe构造函数中有一组额外的[]

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame((np.random.normal(0, 1, 10)), columns=['Value'])
df['bleh'] = df.index.to_series().apply(lambda x: np.random.randint(0, x + 1, 1)[0])

columns

dataframe中的paramater接受的是一个列表，而不是一个列表。

non（很抱歉这个问题让人困惑）：我想要一个

系列

，它的第一个条目是

[df.Value.iloc[df['bleh'].iloc[s].values]，用于范围（df.shape[0]）中的s

，但只包含数值（不是列名）。两者都不是（很抱歉回答这个令人困惑的问题）：我想要一个列，其中包含df['bleh'].values]中s的条目

[df.Value.iloc[s].values[0][0]，但只包含数值（而不是列名）。
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame((np.random.normal(0, 1, 10)), columns=['Value'])
df['bleh'] = df.index.to_series().apply(lambda x: np.random.randint(0, x + 1, 1)[0])