Python 从另一列的选定值创建DataFrame列

比如说，我有这样一个数据帧：

df = pd.DataFrame({'a' : list('abcdefghij'), 'b' : (5*[2] + 5*[3])})

df['c'] = df['a'].iloc[df['b']]

我想创建另一列，其中包含列

'a'

中的值，这些值在列

'b'

中被索引（5倍'c'和5倍'd'）。那么，对我来说，这样做似乎是很自然的：

df = pd.DataFrame({'a' : list('abcdefghij'), 'b' : (5*[2] + 5*[3])})

df['c'] = df['a'].iloc[df['b']]

但这会产生一个错误：

cannot reindex from a duplicate axis

我的问题是

a） 我该怎么做

---

b） 与直觉相反，我在哪里可以了解熊猫指数的实际机制？

如果我理解正确，您希望：

In [219]:
df['c'] = df.loc[df['b'],'a'].values
df

Out[219]:
   a  b  c
0  a  2  c
1  b  2  c
2  c  2  c
3  d  2  c
4  e  2  c
5  f  3  d
6  g  3  d
7  h  3  d
8  i  3  d
9  j  3  d

如果您观察到“无法从复制轴重新索引”返回的内容，那么您为什么会得到：

In [220]:
df.loc[df['b'],'a']

Out[220]:
2    c
2    c
2    c
2    c
2    c
3    d
3    d
3    d
3    d
3    d
Name: a, dtype: object

然后应该清楚它为什么抱怨，索引值在重复，pandas试图将索引与原始df对齐，为了解决这个问题，您可以通过调用

。values

属性以np数组的形式获取原始值：

In [221]:
df.loc[df['b'],'a'].values

Out[221]:
array(['c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'd', 'd', 'd'], dtype=object)

---

我不太明白您想要什么，

df[df['a'].isin（df['b']]]

将返回“b”中存在的“a”值，但您似乎正在用基本相同的值覆盖“b”values@EdChum我想，分配给同一列并使用与索引相同的

a

值有点误导。我改变了问题；这更有意义吗？我仍然不明白你想要什么样的预期输出，如果你只是想要相关列的值（不包括索引），你可以使用

。值
：
df['c']=df['a'].iloc[df['b']]。值
df['c']=df.loc[df['b']，'a']
。@EdChum:是的，但这仍然给了我同样的错误。@安塞尔：那很有效，非常感谢！在回答中解释为什么这样做有效而另一件事情无效，我会接受。