Python 通过从每行的不同列中选择元素，从数据框中创建一个系列

我的目标是通过从每行的不同列中选择一个元素，从Pandas数据框中创建一个系列

例如，我有以下数据帧：

In [171]: pred[:10]
Out[171]: 
                     0  1  2
Timestamp                   
2010-12-21 00:00:00  0  0  1
2010-12-20 00:00:00  1  1  1
2010-12-17 00:00:00  1  1  1
2010-12-16 00:00:00  0  0  1
2010-12-15 00:00:00  1  1  1
2010-12-14 00:00:00  1  1  1
2010-12-13 00:00:00  0  0  1
2010-12-10 00:00:00  1  1  1
2010-12-09 00:00:00  1  1  1
2010-12-08 00:00:00  0  0  1

我有以下系列：

In [172]: useProb[:10]
Out[172]: 
Timestamp
2010-12-21 00:00:00    1
2010-12-20 00:00:00    2
2010-12-17 00:00:00    1
2010-12-16 00:00:00    2
2010-12-15 00:00:00    2
2010-12-14 00:00:00    2
2010-12-13 00:00:00    0
2010-12-10 00:00:00    2
2010-12-09 00:00:00    2
2010-12-08 00:00:00    0

我想创建一个新的系列usePred，它根据useProb中的列信息获取pred中的值，以返回以下内容：

In [172]: usePred[:10]
Out[172]: 
Timestamp
2010-12-21 00:00:00    0
2010-12-20 00:00:00    1
2010-12-17 00:00:00    1
2010-12-16 00:00:00    1
2010-12-15 00:00:00    1
2010-12-14 00:00:00    1
2010-12-13 00:00:00    0
2010-12-10 00:00:00    1
2010-12-09 00:00:00    1
2010-12-08 00:00:00    0

这最后一步是我失败的地方。我试过这样的方法：

usePred = pd.DataFrame(index = pred.index)
for row in usePred:
    usePred['PREDS'].ix[row] = pred.ix[row, useProb[row]]

我试过：

usePred['PREDS'] = pred.iloc[:,useProb]

---

我在stackoverflow上搜索了几个小时，但似乎无法解决问题。

一个解决方案可能是使用（应该更有效）：

您可以将应用程序与几个LOC一起使用：

In [21]: pred.apply(lambda row: row.loc[useProb.loc[row.name]], axis=1)
Out[21]:
Timestamp
2010-12-21 00:00:00    0
2010-12-20 00:00:00    1
2010-12-17 00:00:00    1
2010-12-16 00:00:00    1
2010-12-15 00:00:00    1
2010-12-14 00:00:00    1
2010-12-13 00:00:00    0
2010-12-10 00:00:00    1
2010-12-09 00:00:00    1
2010-12-08 00:00:00    0
dtype: int64

---

诀窍在于，您可以通过name属性访问rows索引。

下面是另一种方法：

它似乎正是您所需要的，只是必须注意提供作为标签的值。例如，如果

pred.columns

是字符串，而

useProb['0']

值是整数，那么我们可以使用

pred.columns[useProb['0']]

因此，传递给

col\u labels

参数的值是正确的标签值

---

比如说,

import io
import pandas as pd
content = io.BytesIO('''\
Timestamp  0  1  2
2010-12-21 00:00:00  0  0  1
2010-12-20 00:00:00  1  1  1
2010-12-17 00:00:00  1  1  1
2010-12-16 00:00:00  0  0  1
2010-12-15 00:00:00  1  1  1
2010-12-14 00:00:00  1  1  1
2010-12-13 00:00:00  0  0  1
2010-12-10 00:00:00  1  1  1
2010-12-09 00:00:00  1  1  1
2010-12-08 00:00:00  0  0  1''')
pred = pd.read_table(content, sep='\s{2,}', parse_dates=True, index_col=[0])

content = io.BytesIO('''\
Timestamp  0
2010-12-21 00:00:00    1
2010-12-20 00:00:00    2
2010-12-17 00:00:00    1
2010-12-16 00:00:00    2
2010-12-15 00:00:00    2
2010-12-14 00:00:00    2
2010-12-13 00:00:00    0
2010-12-10 00:00:00    2
2010-12-09 00:00:00    2
2010-12-08 00:00:00    0''')
useProb = pd.read_table(content, sep='\s{2,}', parse_dates=True, index_col=[0])
print(pd.Series(pred.lookup(row_labels=pred.index, 
                col_labels=pred.columns[useProb['0']]),
                index=pred.index))

屈服

    Timestamp
2010-12-21    0
2010-12-20    1
2010-12-17    1
2010-12-16    1
2010-12-15    1
2010-12-14    1
2010-12-13    0
2010-12-10    1
2010-12-09    1
2010-12-08    0
dtype: int64

---

@布赖恩补充了另一个更整洁的解决方案。

import io
import pandas as pd
content = io.BytesIO('''\
Timestamp  0  1  2
2010-12-21 00:00:00  0  0  1
2010-12-20 00:00:00  1  1  1
2010-12-17 00:00:00  1  1  1
2010-12-16 00:00:00  0  0  1
2010-12-15 00:00:00  1  1  1
2010-12-14 00:00:00  1  1  1
2010-12-13 00:00:00  0  0  1
2010-12-10 00:00:00  1  1  1
2010-12-09 00:00:00  1  1  1
2010-12-08 00:00:00  0  0  1''')
pred = pd.read_table(content, sep='\s{2,}', parse_dates=True, index_col=[0])

content = io.BytesIO('''\
Timestamp  0
2010-12-21 00:00:00    1
2010-12-20 00:00:00    2
2010-12-17 00:00:00    1
2010-12-16 00:00:00    2
2010-12-15 00:00:00    2
2010-12-14 00:00:00    2
2010-12-13 00:00:00    0
2010-12-10 00:00:00    2
2010-12-09 00:00:00    2
2010-12-08 00:00:00    0''')
useProb = pd.read_table(content, sep='\s{2,}', parse_dates=True, index_col=[0])
print(pd.Series(pred.lookup(row_labels=pred.index, 
                col_labels=pred.columns[useProb['0']]),
                index=pred.index))

    Timestamp
2010-12-21    0
2010-12-20    1
2010-12-17    1
2010-12-16    1
2010-12-15    1
2010-12-14    1
2010-12-13    0
2010-12-10    1
2010-12-09    1
2010-12-08    0
dtype: int64